CERTIFICATION BLOC 6
PRISE DE NOTES
28 AVRIL 2025
CERTIFICATION BLOC 6
- CDSD
PRISE DE NOTES
Non chronologique
HEINRY ELODIE
DATA ESSENTIALS
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DATA ESSENTIALS
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Table des matières
INTRODUCTION ....................................................................................................................................... 4
I. Importation des Librairies ......................................................................................................... 5
II. Importation du jeu de données ................................................................................................. 5
III. Observations générales ............................................................................................................. 5
IV. Choix du sujet ............................................................................................................................. 6
V. Elimination des doublons .......................................................................................................... 6
VI. Traitement des valeurs manquantes ........................................................................................ 7
VII. Elimination de variables ............................................................................................................ 7
VIII. Repérage des valeurs aberrantes ou atypiques ........................................................................ 7
IX. Changement du type de certaines variables ............................................................................. 8
X. Création d’un nouveau fichier .csv ............................................................................................ 8
XI. EDA avec le logiciel TABLEAU .................................................................................................... 8
1. Analyses des différentes variables en fonction de l’attrition .................................................... 8
a) L’attrition dans l’entreprise .................................................................................................... 9
b) Où retrouve-t- on le plus d’attrition dans l’entreprise ? ..................................................... 10
c) Quels talents sont perdus ? .................................................................................................. 12
d) Rémunération ....................................................................................................................... 16
e) Ancienneté ............................................................................................................................ 24
f) Years With Current Manager ................................................................................................ 30
g) Job Involvement.................................................................................................................... 31
h) Business Travel...................................................................................................................... 32
i) Marital Status ....................................................................................................................... 34
j) Questionnaire de satisfaction .............................................................................................. 34
k) Training Times Last Year ....................................................................................................... 36
l) Distance from Home ............................................................................................................. 37
2. Conclusions sur la visualisation des données ........................................................................... 38
XII. Analyses des corrélations entre les variables ......................................................................... 39
1. Corrélogramme ......................................................................................................................... 40
2. Variance Inflation Factor .......................................................................................................... 41
3. Corrélation du point bisérial ..................................................................................................... 43
4. Test de Chi-2 .............................................................................................................................. 44
XIII. Choix des variables pour le Machine Learning ....................................................................... 46
XIV. Machine Learning..................................................................................................................... 48
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1. Préparation des données .......................................................................................................... 48
a) Nettoyage .............................................................................................................................. 48
b) Modifications ........................................................................................................................ 49
c) Features - Target SPLIT ......................................................................................................... 49
d) Train - Test SPLIT ................................................................................................................... 49
e) Transformation des colonnes ............................................................................................... 50
2. Modèles testés .......................................................................................................................... 51
3. Amélioration des modèles ........................................................................................................ 53
4. Résultats du Machine Learning ................................................................................................ 56
5. Importance des variables prédictives ...................................................................................... 58
a) Les coefficients de feature de la régression logistique ....................................................... 58
b) Les odds-ratio des features et p-value ................................................................................. 59
c) Résultats ................................................................................................................................ 59
d) Interprétation ....................................................................................................................... 60
6. Conclusion sur le Machine Learning ......................................................................................... 62
7. Perspectives d’amélioration du modèle de prédiction ........................................................... 62
XV. Conclusion de l’étude .............................................................................................................. 63
XVI. Recommandations ................................................................................................................... 66
1. Accès aux formations ................................................................................................................ 66
2. Politique de rémunération ........................................................................................................ 66
3. Contraintes professionnelles .................................................................................................... 67
4. Embauche .................................................................................................................................. 67
5. Feedback ................................................................................................................................... 67
6. Autres idées ............................................................................................................................... 68
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INTRODUCTION
La fidélisation des talents et la gestion des compétences représentent des enjeux
stratégiques majeurs pour les entreprises. Un taux d'attrition élevé nuit non seulement à la
productivité et à la stabilité des équipes, mais génère également des coûts significatifs liés au
recrutement et à la formation de nouveaux collaborateurs.
L'attrition désigne l'ensemble des départs d'une entreprise, qu'ils soient volontaires
(démissions, retraites) ou non (licenciements, mutations, décès). En général, un taux
d'attrition autour de 10 % est considéré comme « normal ».
Nous avons choisi d’analyser ce phénomène au sein d’IBM, une multinationale américaine
qui est spécialisée dans la vente de matériel, de logiciels et de solutions informatiques.
L'objectif de cette étude est d'identifier les principaux facteurs responsables des départs
chez IBM à travers des analyses statistiques sur les données des salariés. Comprendre
l'impact de chaque variable sur l'attrition nous permettra de proposer des solutions et des
recommandations pour diminuer leur impact sur les départs et ainsi réduire le phénomène
d’attrition.
Enfin, la construction d'un modèle de Machine Learning fournira un outil performant pour
prédire les départs potentiels des salariés, facilitant ainsi la gestion anticipative de l'attrition
au sein de l'entreprise.
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I. Importation des Librairies
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from scipy.stats import pointbiserialr, f_oneway, chi2_contingency
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer # utilisé ni sur le training ni sur le test
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
import time
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, f1_score, precision_score, recall_score
II. Importation du jeu de données
Fichier ‘’WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv’’
III. Observations générales
- C’est une description annuelle de l’ensemble des employés travaillant chez IBM.
- Il y a 1470 employés (=lignes).
- La description pour chaque employé est réalisée grâce à 35 variables (=colonnes) :
26 variables numériques
9 catégorielles
Variables numériques :
Age : Âge de l'employé.
DailyRate : Taux journalier de l'employé.
DistanceFromHome : Distance entre le domicile de l'employé et le lieu de travail.
Education : Niveau d'éducation de l'employé (échelle de 1 à 5).
EmployeeCount : Champ constant avec une valeur de "1" pour tous les employés.
EmployeeNumber : Identifiant unique attribué à chaque employé.
EnvironmentSatisfaction : Satisfaction de l'employé vis-à -vis de son environnement de
travail (note de 1 Ã 4).
HourlyRate : Taux horaire de l'employé.
JobInvolvement : Degré d'implication de l'employé dans son poste (note de 1 à 4).
JobLevel : Niveau de poste de l'employé, de débutant (1) à senior (5).
JobSatisfaction : Satisfaction de l'employé vis-à -vis de son travail (note de 1 à 4).
MonthlyIncome : Salaire mensuel de l'employé.
MonthlyRate : Autre variable financière indiquant le taux mensuel de l’employé.
NumCompaniesWorked : Nombre d'entreprises pour lesquelles l'employé a travaillé.
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PercentSalaryHike : Pourcentage d'augmentation du salaire de l'employé.
PerformanceRating : Évaluation de la performance de l'employé (note de 1 à 4).
RelationshipSatisfaction : Satisfaction vis-Ã -vis des relations professionnelles (note de 1 Ã 4).
StandardHours : Nombre standard d'heures de travail (toujours 40).
StockOptionLevel : Niveau d'options sur actions accordées à l'employé (de 0 à 3).
TotalWorkingYears : Nombre total d'années d'expérience professionnelle.
TrainingTimesLastYear : Nombre de sessions de formation suivies l'année précédente.
WorkLifeBalance : Évaluation de l'équilibre travail-vie personnelle (note de 1 à 4).
YearsAtCompany : Nombre d'années passées dans l'entreprise actuelle.
YearsInCurrentRole : Nombre d'années passées dans le rôle actuel.
YearsSinceLastPromotion : Nombre d'années depuis la dernière promotion.
YearsWithCurrManager : Nombre d'années passées avec le manager actuel.
Variables catégorielles :
Attrition : Indique si l'employé a quitté l'entreprise ("Yes") ou est resté en poste ("No").
BusinessTravel : Fréquence des déplacements professionnels.
Department : Département dans lequel l'employé travaille.
EducationField : Domaine d'études de l'employé.
Gender : Genre de l'employé.
JobRole : Métier de l'employé au sein de l'organisation.
MaritalStatus : Statut marital de l'employé.
OverTime : Indique si l'employé effectue des heures supplémentaires.
Over18 : Indique si l'employé a plus de 18 ans.
IV. Choix du sujet
L’étude portera sur l’attrition des salariés : l’objectif sera de déterminer les facteurs favorisant
ou limitant l’attrition, autrement dit, les variables ayant une influence sur l’attrition d’un
salarié. Ainsi, nous pourrons cibler les actions à mener et proposer des recommandations Ã
l’entreprise.
Nous proposons de mettre au point un modèle de Machine Learning dont l’objectif sera de
prédire le départ d’un salarié.
Pour l’étude, la variable cible est ‘’Attrition’’ qui est divisée en deux classes :
- 0 = No = salarié resté
- 1 = Yes = salarié parti
V. Elimination des doublons
Le jeu de données ne présentait pas de doublons.
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VI. Traitement des valeurs manquantes
Le jeu de données n’avait pas de valeurs manquantes.
VII. Elimination de variables
- La variable ‘’Over18’’ et la variable ‘’StandardHours’’ montrent une seule valeur
pour l’ensemble des salariés, elles sont donc éliminées de notre jeu de données.
- La variable ‘’EmployeeCount’’ montre également une valeur unique, mais elle va
nous servir pour calculer la somme des employés avec le logiciel ‘Tableau’.
- La variable ‘’EmployeeNumber’’ donne une valeur différente à chacun des
salariés, cette colonne aurait pu nous être utile pour des jointures de tables, mais
dans notre étude elle ne sera pas nécessaire, elle est donc éliminée.
- La variable numérique 'PerformanceRating' n'est dispersée que sur deux valeurs
(3 et 4), il s'agit d'une variable catégorielle codée (=variable catégorielle discrète
et ordinale). Nous l'éliminons car elle n'est pas assez dispersée.
Il nous reste donc :
- la variable cible qui est catégorielle : ‘’Attrition’’
- 7 variables catégorielles potentiellement prédictives
- 23 variables numériques potentiellement prédictives
On peut déjà remarquer à ce stade que nous avons un déséquilibre de classe sur deux
variables : ‘’Attrition’’ et ‘’OverTime’’ qui montrent une fréquence de ‘No’ très élevée dans
les deux cas.
VIII. Repérage des valeurs aberrantes ou atypiques
Grâce au module Seaborn, nous faisons des boxplot pour les colonnes ayant des valeurs
numériques continues non ordonnées :
- "MonthlyIncome" : On peut voir que les valeurs supérieures à 16 581 réagissent
comme des valeurs atypiques, cependant, bien qu'extrêmes, ces valeurs ne sont
pas aberrantes. Elles sont le résultat de la politique RH de l'entreprise.
- "PercentSalaryHike" : pas de valeurs aberrantes ou atypiques.
- "MonthlyRate" : pas de valeurs aberrantes ou atypiques.
- "DailyRate" : pas de valeurs aberrantes ou atypiques.
- "HourlyRate" : pas de valeurs aberrantes ou atypiques.
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IX. Changement du type de certaines variables
Pour une facilité de lecture des graphiques construits avec le logiciel ‘Tableau’, nous avons
changé les variables numériques discrètes et ordinales en variables catégorielles.
df["Education"] = df["Education"].replace({1:"1_Below
College",2:"2_College",3:"3_Bachelor",4:"4_Master",5:"5_Doctor"})
df["EnvironmentSatisfaction"] =
df["EnvironmentSatisfaction"].replace({1:"1_Faible",2:"2_Moyen",3:"3_Elevée",4:"4_Très
élevée"})
df["JobInvolvement"] =
df["JobInvolvement"].replace({1:"1_Faible",2:"2_Moyen",3:"3_Elevée",4:"4_Très élevée"})
df["JobLevel"] =
df["JobLevel"].replace({1:"1_Débutant",2:"2_Junior",3:"3_Confirmé",4:"4_Senior",
5:"5_Expert"})
df["JobSatisfaction"] =
df["JobSatisfaction"].replace({1:"1_Faible",2:"2_Moyen",3:"3_Elevée",4:"4_Très elevée"})
df["RelationshipSatisfaction"] =
df["RelationshipSatisfaction"].replace({1:"1_Faible",2:"2_Moyen",3:"3_Elevée",4:"4_Très
élevée"})
df["WorkLifeBalance"] = df["WorkLifeBalance"].replace({1:"1_Mauvais",2:"2_Bon",3:"3_Très
bon",4:"5_Parfait"})
À ce stade, nous avons donc 16 variables numériques et 15 variables catégorielles dont notre
variable cible.
X. Création d’un nouveau fichier .csv
Pour poursuivre l’analyse du jeu de données avec le logiciel TABLEAU, nous avons créé
un nouveau fichier : ‘’ IBM_EDA-fichier_pour_TABLEAU.csv’’.
XI. EDA avec le logiciel TABLEAU
1. Analyses des différentes variables en fonction de l’attrition
a)
L’attrition dans l’entreprise
Nous constatons que l’attrition chez IBM est
effet, d’après les informations trouvées, le taux d’attrition moyen d’une entreprise s’élève
aux alentours de 10%, tandis que chez IBM, il s’élève à 16,1 %.
Nous pouvons donc dire que le taux d’attrition est
en place des mesures afin de le diminuer.
Nous remarquons qu’il y a 237 salariés partis pour 1233 salariés restés en poste. Cela posera
un problème de déséquilibre des classes sur la variable ‘Attrition’, il fa
problème
lors de la construction de notre modèle de
L’attrition dans l’entreprise
Nous constatons que l’attrition chez IBM est
plus élevée qu’une attrition dite ‘normale’. En
effet, d’après les informations trouvées, le taux d’attrition moyen d’une entreprise s’élève
aux alentours de 10%, tandis que chez IBM, il s’élève à 16,1 %.
Nous pouvons donc dire que le taux d’attrition est
alarmant et qu’il serait judicieux de mettre
en place des mesures afin de le diminuer.
Nous remarquons qu’il y a 237 salariés partis pour 1233 salariés restés en poste. Cela posera
un problème de déséquilibre des classes sur la variable ‘Attrition’, il fa
udra donc pallier à ce
lors de la construction de notre modèle de
Machine Learning.
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plus élevée qu’une attrition dite ‘normale’. En
effet, d’après les informations trouvées, le taux d’attrition moyen d’une entreprise s’élève
alarmant et qu’il serait judicieux de mettre
Nous remarquons qu’il y a 237 salariés partis pour 1233 salariés restés en poste. Cela posera
udra donc pallier à ce
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b) Où retrouve-t- on le plus d’attrition dans l’entreprise ?
i. Department
L’attrition est principalement retrouvée au sein du département Recherche &
Développement. Mais c’est également le département où on retrouve la majorité des
salariés. En proportion du nombre d’employés, c’est au département Ventes que l’attrition
est la plus élevée et atteint 21 %, suivi par le département des Ressources Humaines qui
présente un taux d’attrition de 19 %.
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ii. Job Role
Nombre de salariés partis par métier
Pourcentage des départs de chez IBM par métier
Les taux d'attrition les plus élevés
des ventes et
Chercheur scientifique. Les taux dépassent largement le taux d’attrition de
l’entreprise (16 %) puisqu’ils s’élèvent respectivement à 26 %, 24 %, 20 %.
c)
Quels talents sont perdus
i.
Education
Répartition des salar
iés en fonction de leur diplôme
La plupart des employés de l’organisation
diplôme.
Nous pouvons observer une tendance à la diminution du taux d’attrition à mesure que le
diplôme est élevé.
ii.
Education Field
Les employés ayant étudié
le marketing ou ayant un diplôme de technicien ont une forte
tendance à quitter l’entreprise (respectivement 22 et 24%). Il serait intéressant de pousser
un peu plus les analyses sur ces diplômés.
Les taux d'attrition les plus élevés
sont pour les métiers
: Technicien de laboratoire, Directeur
Chercheur scientifique. Les taux dépassent largement le taux d’attrition de
l’entreprise (16 %) puisqu’ils s’élèvent respectivement à 26 %, 24 %, 20 %.
Quels talents sont perdus
?
Education
iés en fonction de leur diplôme
avec visualisation de l’attrition
La plupart des employés de l’organisation
a
obtenu un baccalauréat ou une maîtrise comme
Nous pouvons observer une tendance à la diminution du taux d’attrition à mesure que le
Education Field
le marketing ou ayant un diplôme de technicien ont une forte
tendance à quitter l’entreprise (respectivement 22 et 24%). Il serait intéressant de pousser
un peu plus les analyses sur ces diplômés.
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: Technicien de laboratoire, Directeur
Chercheur scientifique. Les taux dépassent largement le taux d’attrition de
avec visualisation de l’attrition
obtenu un baccalauréat ou une maîtrise comme
Nous pouvons observer une tendance à la diminution du taux d’attrition à mesure que le
le marketing ou ayant un diplôme de technicien ont une forte
tendance à quitter l’entreprise (respectivement 22 et 24%). Il serait intéressant de pousser
La majorité des employés sont fo
un taux d’attrition légèrement inférieur à celui de l’entreprise
Répartition des salariés en fonction du domaine d’étude
Répartition des
salariés en fonction du domaine d’étude par département
La majorité des employés sont fo
rmés dans les domaines ‘life sciences’
et
un taux d’attrition légèrement inférieur à celui de l’entreprise
qui est à 16%
Répartition des salariés en fonction du domaine d’étude
avec visualisation de l’attrition
salariés en fonction du domaine d’étude par département
avec visualisation de l’attrition
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et
‘médical’ et elle a
qui est à 16%
.
avec visualisation de l’attrition
avec visualisation de l’attrition
Les personnes recrutées viennent de secteurs cohérents par rapport au département auquel
ils appartiennent.
On remarque
Humaines, t
rès peu d'employés proviennent du domaine
qu’
il s’agit d’un département avec peu d’individus
Répartition des salariés en fonction du domaine d’étude au sein du
On a une forte proportion de personnels formés en sciences ou au médical mais
pourtant au département RH.
Ceci est assez étonnant, d’autant plus qu’ils ont une attrition plus faible que les sal
formés aux RH.
Ce sont donc les spécialistes des Ressources Humaines au sein du
département RH qui ont tendance à quitter l’entreprise.
D’autre part, l
es managers des RH ont une attrition de 0.
d’un parcours de formation
domaines d’étude. Il se
rait intéressant de mener une enquête de
du personnel des RH au
métier appelé
Les personnes recrutées viennent de secteurs cohérents par rapport au département auquel
On remarque
tout de même que
, dans le département
rès peu d'employés proviennent du domaine
d’éducation ‘Human Resources’
il s’agit d’un département avec peu d’individus
. L’attrition y est très
élevée (26%).
Répartition des salariés en fonction du domaine d’étude au sein du
département RH
avec visualisation de
l’attrition
On a une forte proportion de personnels formés en sciences ou au médical mais
épartement RH.
Ceci est assez étonnant, d’autant plus qu’ils ont une attrition plus faible que les sal
Ce sont donc les spécialistes des Ressources Humaines au sein du
département RH qui ont tendance à quitter l’entreprise.
es managers des RH ont une attrition de 0.
L
a moitié des managers
d’un parcours de formation
aux RH tandis que l’autre moitié
a été formée Ã
rait intéressant de mener une enquête de
satisfaction ciblée
métier appelé
‘Human Resources’. En faisant la
distinction entre les
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Les personnes recrutées viennent de secteurs cohérents par rapport au département auquel
, dans le département
Ressources
d’éducation ‘Human Resources’
et
élevée (26%).
avec visualisation de
On a une forte proportion de personnels formés en sciences ou au médical mais
travaillant
Ceci est assez étonnant, d’autant plus qu’ils ont une attrition plus faible que les sal
ariés
Ce sont donc les spécialistes des Ressources Humaines au sein du
a moitié des managers
sont issus
a été formée Ã
d’autres
satisfaction ciblée
auprès
distinction entre les
personnes qui ont étudié
dans
il serait possible de comprendre le taux d’attrition élevé concernant les spécialistes RH (
de partis).
Répartition des salariés par mét
iii.
Job Level
Répartition des salariés en fonction de leur niveau dans l’entreprise avec visualisation de l’attrition
dans
le domaine RH et
ceux qui ont étudié dans d’autres domaines,
il serait possible de comprendre le taux d’attrition élevé concernant les spécialistes RH (
Répartition des salariés par mét
ier et domaine d’étude au sein du département RH
avec visualisation de
l’attrition
Job Level
Répartition des salariés en fonction de leur niveau dans l’entreprise avec visualisation de l’attrition
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ceux qui ont étudié dans d’autres domaines,
il serait possible de comprendre le taux d’attrition élevé concernant les spécialistes RH (
1/4
avec visualisation de
Répartition des salariés en fonction de leur niveau dans l’entreprise avec visualisation de l’attrition
La plupart des employés de l'organisation sont au niveau
L’attrition la plus élevée se situe chez les débutants et est bien supérieure au taux d’attrition
de l’entreprise.
À mesure que le niveau augmente, le taux d’attrition diminue.
d)
Rémunération
i.
Monthly Income
Distribution des salaires mensuels chez les attritionnistes et les non
La plupart des employés de l'organisation sont au niveau
débutant ou junior.
L’attrition la plus élevée se situe chez les débutants et est bien supérieure au taux d’attrition
À mesure que le niveau augmente, le taux d’attrition diminue.
Rémunération
Monthly Income
Salaires mensuels des salariés attritionnistes et
non-attritionnistes
en fonction de leur métier
Distribution des salaires mensuels chez les attritionnistes et les non
-
attritionnistes.
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débutant ou junior.
L’attrition la plus élevée se situe chez les débutants et est bien supérieure au taux d’attrition
Salaires mensuels des salariés attritionnistes et
en fonction de leur métier
attritionnistes.
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La majorité des salariés perçoit un salaire mensuel inférieur à 10 K et l’attrition y est élevée, il
s’agit des débutants et junior de l’entreprise.
On remarque que les salariés qui partent ont tendance à faire partis des moins bien payés
dans leur niveau (débutant, junior, confirmé et sénior).
À mesure que le revenu mensuel augmente, l’attrition diminue.
Le salaire médian mensuel des attritionnistes est très inférieur au salaire médian des non-
attritionnistes. D’autre part, on remarque qu’il y a très peu d’attrition pour le personnel
touchant des hauts salaires.
Ecart de salaires par année d’ancienneté chez IBM pour les salariés partis
On voit que la différence de salaire entre les individus partis et ceux restés est en défaveur
des individus partis, ce qui peut expliquer leur départ. Pour les 13 premières années dans
l’entreprise, les employés partants sont ceux dont le salaire est moindre en comparaison des
employés restés avec la même ancienneté.
ii.
Gender / Monthly Income
On remarque que les femmes ont un salaire médian
hommes.
Pour chaque genre, l
e salaire médian
restants.
Salaires médians
entre les femmes et les hommes
Gender / Monthly Income
On remarque que les femmes ont un salaire médian
légèrement
supérieur à celui des
e salaire médian
des employés partis
était plus bas
S
alaires médians entre les femmes et les
entre les femmes et les hommes
hommes et en fonction de l’attrition
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supérieur à celui des
était plus bas
que celui des
alaires médians entre les femmes et les
hommes et en fonction de l’attrition
Salaires médians
en fonction du genre, du métier et du niveau des employés
On voit qu’il y a 3
situations professionnelles
(Représentantes des soins de santé en sénior / techniciennes de laboratoire junior et
confirmées / Représentantes
explique le salaire médian plus élevé chez les femmes, car dans le cas général, il est toujours
inférieur :
Salaires médians pour les femmes et les hommes en fonction de leur niveau
en fonction du genre, du métier et du niveau des employés
situations professionnelles
où les femmes sont mieux rémunérées
(Représentantes des soins de santé en sénior / techniciennes de laboratoire junior et
des ventes junior), c’est la seule configuration graphique qui
explique le salaire médian plus élevé chez les femmes, car dans le cas général, il est toujours
Salaires médians pour les femmes et les hommes en fonction de leur niveau
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en fonction du genre, du métier et du niveau des employés
où les femmes sont mieux rémunérées
(Représentantes des soins de santé en sénior / techniciennes de laboratoire junior et
des ventes junior), c’est la seule configuration graphique qui
explique le salaire médian plus élevé chez les femmes, car dans le cas général, il est toujours
Salaires médians pour les femmes et les hommes en fonction de leur niveau
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Dans le cas général, seul le niveau ‘Confirmé’ montre un salaire médian supérieur pour les
femmes en comparaison à celui des hommes. Pour l’ensemble des autres niveaux, le salaire
médian des hommes est supérieur au salaire médian des femmes.
iii. Comparaison avec Daily Rate, Hourly Rate et Monthly Rate
Lorsque nous comparons les données des variables ‘Monthly Income’, ‘Daily Rate’, ‘Hourly
Rate’ et Monthly Rate’ en fonction de l’attrition et du niveau des employés on remarque que
la variable ‘DailyRate’ est très dispersée dans chaque classe de Job Level (niveau). Nous
constatons la même chose pour la variable ‘Hourly Rate’.
On remarque encore que ce sont les débutants et les juniors qui montrent le plus d’attrition.
Concernant la variable ‘Monthly Rate’, le taux mensuel ne semble pas logique, ou je ne
comprends pas à quoi correspond la variable.
Comparaison des variables ‘Monthly Income’, ‘Daily Rate’, ‘Hourly Rate’ et Monthly Rate’ en fonction de
l’attrition et du niveau des employés
On ne gardera que la variable ‘Monthly Income’ comme indication de salaire en gardant Ã
l’esprit que les disparités peuvent être dues à des emplois à 80%, ou autres particularités de
contrat de travail.
iv.
Percentage Salary Hike
Répartition des augmentations de salaire
Les augmentations
de salaire débutent
À mesure que le pourcentage d
diminue.
Percentage Salary Hike
Répartition des augmentations de salaire
exprimées en pourcentage
de salaire débutent
à 11% avec une majorité entre 11 et 14% inclus
À mesure que le pourcentage d
’augmentation du
salaire augmente, le taux d’attrition
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exprimées en pourcentage
à 11% avec une majorité entre 11 et 14% inclus
.
salaire augmente, le taux d’attrition
v.
Over Time
Comparaison des salaires médians mensuels et Répartition des employés en fonction
Les salariés partis sont ceux qui faisaient des h
médian était inférieur au
supplémentaires.
Les hauts salaire
s semblent enclins à faire des heures
La variable ‘Over Time’
présente un déséquilibre de classe
que 416
individus faisant des
ont quitté l’entreprise tandis que
Ceci dit, en proportion,
c’est 31% des
quittent l’entreprise
Si on regarde la répartition des
du niveau (Job Level)
, on voit qu’il y a des
secteur d’activité et aussi bien pour les débutant que pour les séniors
Over Time
Comparaison des salaires médians mensuels et Répartition des employés en fonction
de l’exécution d’heures
supplémentaires et de l’attrition
Les salariés partis sont ceux qui faisaient des h
eures supp
lémentaires et dont le salaire
salaire médian des employés ne faisant pas d’heures
s semblent enclins à faire des heures
supplémentaires.
présente un déséquilibre de classe
important.
En effet, nous n’avons
individus faisant des
heures supplémentaires
sur 1470 employés, 127
ont quitté l’entreprise tandis que
les autres (289) sont restés.
c’est 31% des
employés faisant des heures
supp
Si on regarde la répartition des
heures supplémentaires en fonction des
métiers (Job Role)
, on voit qu’il y a des
heures supplémentaires
à faire dans chaque
secteur d’activité et aussi bien pour les débutant que pour les séniors
.
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de l’exécution d’heures
lémentaires et dont le salaire
salaire médian des employés ne faisant pas d’heures
En effet, nous n’avons
sur 1470 employés, 127
d’entre eux
supp
lémentaires qui
métiers (Job Role)
et
à faire dans chaque
vi.
Stock Option Level
Répartition de l’attrition en fonction du niveau de stock option
La majorité des employés (83,5 %) a moins de 2 niveaux de stock options.
L’obtention de stock options n’est pas dépendant
l’entreprise et peuvent être négociées au recrutement.
arrivants
(= 0 année d’ancienneté)
On observe
24% d’attrition chez les personnes n’ayant pas de stock option
également 18% d’attrition chez les perso
cas, on remarque une attrition supérieure à l’attrition moyenne dans l’entreprise.
Stock Option Level
Répartition de l’attrition en fonction du niveau de stock option
La majorité des employés (83,5 %) a moins de 2 niveaux de stock options.
L’obtention de stock options n’est pas dépendant
e du nom
bre d’années
l’entreprise et peuvent être négociées au recrutement.
On le remarque chez les nouveaux
(= 0 année d’ancienneté)
.
24% d’attrition chez les personnes n’ayant pas de stock option
également 18% d’attrition chez les perso
nnes disposant du maximum possible
cas, on remarque une attrition supérieure à l’attrition moyenne dans l’entreprise.
Page 23 sur 69
bre d’années
d’ancienneté dans
On le remarque chez les nouveaux
24% d’attrition chez les personnes n’ayant pas de stock option
s, mais nous avons
nnes disposant du maximum possible
. Dans les deux
cas, on remarque une attrition supérieure à l’attrition moyenne dans l’entreprise.
e) Ancienneté
i. Age
Nombre d’employés en fonction de leur âge et de l’attrition exprimé également en
À mesure que l’âge
des salariés
Nous
pouvons également observer que l'âge moyen des employés
inférieur à l’âge moyen
des employés
Les jeunes employés (âge
inférieur ou égal à 34 ans
employés plus âgés.
C’est une dynamique habitu
elle dans une entreprise.
Nombre d’employés en fonction de leur âge et de l’attrition exprimé également en
pourcentage au sein de chaque classe d’âge
des salariés
augmente, l’attrition diminue.
pouvons également observer que l'âge moyen des employés
partis de
des employés
restés.
inférieur ou égal à 34 ans
)
quittent davantage l’entreprise que les
elle dans une entreprise.
Page 24 sur 69
Nombre d’employés en fonction de leur âge et de l’attrition exprimé également en
partis de
l'organisation est
quittent davantage l’entreprise que les
ii.
Number of Companies Worked
Répartition des employés par nombre d’entreprises dans lesquelles ils ont
La plupart des salariés ont travaillé pour moins de 2 entreprises.
La majorité des employés ont travaillé pour une autre entreprise avant d’intégrer IBM.
On peut voir que l’attrition augmente lorsque le nombre d’entreprises fréquentées par
l’employé augmente. Il faut tout de même rest
nous avons peu de valeurs dans ces classes.
Number of Companies Worked
Répartition des employés par nombre d’entreprises dans lesquelles ils ont
travaillés
La plupart des salariés ont travaillé pour moins de 2 entreprises.
La majorité des employés ont travaillé pour une autre entreprise avant d’intégrer IBM.
On peut voir que l’attrition augmente lorsque le nombre d’entreprises fréquentées par
l’employé augmente. Il faut tout de même rest
er
prudent sur cette interprétation, en effet,
nous avons peu de valeurs dans ces classes.
Page 25 sur 69
travaillés
La majorité des employés ont travaillé pour une autre entreprise avant d’intégrer IBM.
On peut voir que l’attrition augmente lorsque le nombre d’entreprises fréquentées par
prudent sur cette interprétation, en effet,
iii.
Total Working Years
Répartition des salariés exprimée en pourcentage par nombre total d’années travaillées par le
Pourcentage d’attrition par nombre d’années d’expérience professionnelle
Total Working Years
Répartition des salariés exprimée en pourcentage par nombre total d’années travaillées par le
Pourcentage d’attrition par nombre d’années d’expérience professionnelle
Page 26 sur 69
Répartition des salariés exprimée en pourcentage par nombre total d’années travaillées par le
salarié.
Pourcentage d’attrition par nombre d’années d’expérience professionnelle
Indépendamment du nombre d’employés dans chaque classe (nombre d’années de travail),
on remarque que les employés a
plus élevée.
Pour l’expérience professionnelle comprise entre 0 et 7 ans,
moyenne de l’entreprise
qui est à 16%.
À 40 ans d’exp
érience professionnelle, on observe 100% d’attrition,
retraite.
iv.
Years at Company
Répartition des employés en fonction de l’attrition et du nombre d’années d’ancienneté dans l’entreprise avec
indication de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage
La majorité des employés
travaillent depuis moins de 1
Durant les 12 premières années de travail chez IBM, l
d’années d’ancienneté augmente.
L’attrition est très élevée les
deux premières années d’intégration des salariés (1
salariés partis
sur 44 arrivés, 2
Indépendamment du nombre d’employés dans chaque classe (nombre d’années de travail),
on remarque que les employés a
yant le moins d’expérience pro
fessionnelle
Pour l’expérience professionnelle comprise entre 0 et 7 ans,
l’attrition est plus élevée que la
qui est à 16%.
érience professionnelle, on observe 100% d’attrition,
il s’agit des départ
Years at Company
Répartition des employés en fonction de l’attrition et du nombre d’années d’ancienneté dans l’entreprise avec
indication de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage
pour chaque classe
travaillent depuis moins de 1
2 ans chez IBM.
Durant les 12 premières années de travail chez IBM, l
’attrition
diminue lorsque le nombre
d’années d’ancienneté augmente.
deux premières années d’intégration des salariés (1
sur 44 arrivés, 2
ème
année : 59 départs sur 171 arrivées).
Page 27 sur 69
Indépendamment du nombre d’employés dans chaque classe (nombre d’années de travail),
fessionnelle
ont une attrition
l’attrition est plus élevée que la
il s’agit des départ
s en
Répartition des employés en fonction de l’attrition et du nombre d’années d’ancienneté dans l’entreprise avec
pour chaque classe
diminue lorsque le nombre
deux premières années d’intégration des salariés (1
ère
année : 16
v.
Years In Current Role
Répartition des employés en fonction de l’attrition et du nombre d’années sur leur
de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage
Nous avons constaté que les
premières années
dans l’entreprise et donc
retirer les nouveaux arrivants sur les valeurs obtenues sur la première année, ceci afin de
mieux comprendre l’attrition au moment d’un changement de poste.
Pour rappel, l
es nouveaux arrivants étaient 44, 28 sont restés et 16 sont part
Ici, pour la première année sur un nouveau poste, on observe 171 salariés restés, mais
seulement 143 salariés (171-
28) sont des collaborateurs ayant changé de poste.
De même, 57 salariés (73-
16) sont partis lorsqu’ils étaient sur un nouveau poste de
En proportion, sur 200 salariés
attritionnistes, cela r
eprésente un taux d’attrition de 28,5 %.
vi.
Years Since Last Promotion
Les nouveaux arrivants devraient avoir une classe définie pour sign
possibilité d’avoir eu d’augmentation, en effet, ici, la case remplie est
Years In Current Role
Répartition des employés en fonction de l’attrition et du nombre d’années sur leur
poste actuel
de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage
pour chaque classe
Nous avons constaté que les
salariés
sont plus enclins à quitter l'organisation au cours des
dans l’entreprise et donc
, nécessairement,
sur le poste
retirer les nouveaux arrivants sur les valeurs obtenues sur la première année, ceci afin de
mieux comprendre l’attrition au moment d’un changement de poste.
es nouveaux arrivants étaient 44, 28 sont restés et 16 sont part
Ici, pour la première année sur un nouveau poste, on observe 171 salariés restés, mais
28) sont des collaborateurs ayant changé de poste.
16) sont partis lorsqu’ils étaient sur un nouveau poste de
En proportion, sur 200 salariés
(143+57)
concernés par un changement de poste, 57 sont
eprésente un taux d’attrition de 28,5 %.
Years Since Last Promotion
Les nouveaux arrivants devraient avoir une classe définie pour sign
aler qu’ils n’ont pas la
possibilité d’avoir eu d’augmentation, en effet, ici, la case remplie est
Page 28 sur 69
poste actuel
avec indication
pour chaque classe
sont plus enclins à quitter l'organisation au cours des
sur le poste
actuel. Il faut donc
retirer les nouveaux arrivants sur les valeurs obtenues sur la première année, ceci afin de
es nouveaux arrivants étaient 44, 28 sont restés et 16 sont part
is.
Ici, pour la première année sur un nouveau poste, on observe 171 salariés restés, mais
28) sont des collaborateurs ayant changé de poste.
16) sont partis lorsqu’ils étaient sur un nouveau poste de
travail.
concernés par un changement de poste, 57 sont
aler qu’ils n’ont pas la
possibilité d’avoir eu d’augmentation, en effet, ici, la case remplie est
nécessairement ‘0
année’ puisque toutes les valeurs de cette variable étaient renseignées. O
augmentation récente
pour les nouveaux arrivants
l’interprétation du graphique
.
La valeur 0 comprend donc les salariés qui ont été promus cette
arrivants. Les vraies valeurs à obtenir sont
28 sont restés et 16 sont partis)
-
443 salariés augmentés cette année sont restés (471
-
94 salariés augmentés cette année sont partis (110
-
Pour un total de salariés augmentés cette année de 537 individus
-
Attrition de 17,5 % chez les personnes venant
Répartition des employé
s en fonction
proportion d’attrition exprimée en pourcentage
Il est compliqué d’
interpréter les résultats par classe ‘années depuis dernière promotion’ car
les taux d’attrition les plus élevés observés sont
d’individus, donc chaque individu prend une part importante sur le pourcentage.
On observe
une attrition assez proche de l’attrition moyenne de l’entreprise
des classes.
année’ puisque toutes les valeurs de cette variable étaient renseignées. O
pour les nouveaux arrivants
alors qu’il n’y en a pas eu
.
La valeur 0 comprend donc les salariés qui ont été promus cette
année et les nouveaux
arrivants. Les vraies valeurs à obtenir sont
: (
Pour rappel, les nouveaux arrivants étaient 44,
28 sont restés et 16 sont partis)
443 salariés augmentés cette année sont restés (471
-28)
94 salariés augmentés cette année sont partis (110
-16)
Pour un total de salariés augmentés cette année de 537 individus
Attrition de 17,5 % chez les personnes venant
d’être augmentées
s en fonction
du nombre d’années depuis la dernière promotion avec indication de la
proportion d’attrition exprimée en pourcentage
et en nombre d’individus
pour chaque classe
interpréter les résultats par classe ‘années depuis dernière promotion’ car
les taux d’attrition les plus élevés observés sont
dans les classes
représentées par
d’individus, donc chaque individu prend une part importante sur le pourcentage.
une attrition assez proche de l’attrition moyenne de l’entreprise
Page 29 sur 69
année’ puisque toutes les valeurs de cette variable étaient renseignées. O
r ça suggère une
alors qu’il n’y en a pas eu
, cela fausse
année et les nouveaux
Pour rappel, les nouveaux arrivants étaient 44,
Pour un total de salariés augmentés cette année de 537 individus
d’être augmentées
(au lieu de 19%)
du nombre d’années depuis la dernière promotion avec indication de la
pour chaque classe
interpréter les résultats par classe ‘années depuis dernière promotion’ car
représentées par
peu
d’individus, donc chaque individu prend une part importante sur le pourcentage.
une attrition assez proche de l’attrition moyenne de l’entreprise
pour l’ensemble
f)
Years With Current Manager
Pour la première année passée avec un nouveau manager (mais aussi la première année
dans l’entreprise), o
n voit un pic
personnes.
Répartition
des salariés en fonction
indication de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage pour chaque classe
Si
on retire les nouveaux arrivants (
où le salarié à eu un changement de manager,
- 219 salariés
ayant au moins une année d’ancienneté
(263-44).
- 69 d’entre aux
sont
Soit 31,5 % de départs liés
à un
Après un an avec le même manager, l’attrition reste approximativement la même.
Years With Current Manager
Pour la première année passée avec un nouveau manager (mais aussi la première année
n voit un pic
d’attrition à 32%. I
ci 85 partants et 178 restants soit 263
des salariés en fonction
de l’attrition et du nombre
d’années passées avec le même manager
indication de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage pour chaque classe
on retire les nouveaux arrivants (
28 restés et 16 partis),
afin d’obtenir uniquement les cas
où le salarié à eu un changement de manager,
on obtient :
ayant au moins une année d’ancienneté
ont changés de manager
sont
partis (85-16)
à un
changement de manager.
Après un an avec le même manager, l’attrition reste approximativement la même.
Page 30 sur 69
Pour la première année passée avec un nouveau manager (mais aussi la première année
ci 85 partants et 178 restants soit 263
d’années passées avec le même manager
avec
indication de la proportion d’attrition exprimée en pourcentage pour chaque classe
afin d’obtenir uniquement les cas
ont changés de manager
Après un an avec le même manager, l’attrition reste approximativement la même.
g)
Job Involvement
Peu d’employés (83) ont été qualifiés de faiblement impliqués dans leur travail, 34% d’e
eux sont partis.
Les employés dont l’implication professionnelle a été jugée ‘moyenne’ ont un taux d’attrition
supérieur au taux de l’entreprise (19% pour 16% sur l’entreprise entière)
La majorité des employés
sont considérés comme aya
élevée.
Répartition des sala
riés en fonction
d’attrition exprimée en pourcentage pour chaque classe
Job Involvement
Peu d’employés (83) ont été qualifiés de faiblement impliqués dans leur travail, 34% d’e
Les employés dont l’implication professionnelle a été jugée ‘moyenne’ ont un taux d’attrition
supérieur au taux de l’entreprise (19% pour 16% sur l’entreprise entière)
.
sont considérés comme aya
nt une implicat
ion prof
riés en fonction
de l’implication professionnelle estimée
avec indication de la proportion
d’attrition exprimée en pourcentage pour chaque classe
Page 31 sur 69
Peu d’employés (83) ont été qualifiés de faiblement impliqués dans leur travail, 34% d’e
ntre
Les employés dont l’implication professionnelle a été jugée ‘moyenne’ ont un taux d’attrition
ion prof
essionnelle
avec indication de la proportion
h)
Business Travel
Taux d’attrition par métier en
Business Travel
Taux d’attrition par métier en
fonction de la fréquence des déplacements professionnels
Page 32 sur 69
fonction de la fréquence des déplacements professionnels
Répartition des salariés et attrition en fonction du poste occupé et de la fréquence des déplacements
Des déplacements professionnels sont effectués dans chaque département et
poste (JobRole). La
majorité des employés voyagent rarement
Plus les voyages augmentent en fréquence plus l’attrition devient importante pour les
métiers :
-
Sale representative
- Human Resources
- Laboratory Tech
nician
- Research Scientist
- Sales executive
-
Manufactory Director
-
Healthcare Representative
Pour un même métier, c
ertains employés font plus
d’autres. Il
serait intéressant de
beaucoup de déplacements
pro
Répartition des salariés et attrition en fonction du poste occupé et de la fréquence des déplacements
professionnels
Des déplacements professionnels sont effectués dans chaque département et
majorité des employés voyagent rarement
pour le travail.
Plus les voyages augmentent en fréquence plus l’attrition devient importante pour les
Sale representative
nician
Manufactory Director
Healthcare Representative
ertains employés font plus
de déplacements professionnels que
serait intéressant de
comprendre pour quelles raisons certains employés ont
pro
fessionnels
tandis que d’autres n’en n’ont pas
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Répartition des salariés et attrition en fonction du poste occupé et de la fréquence des déplacements
Des déplacements professionnels sont effectués dans chaque département et
pour chaque
pour le travail.
Plus les voyages augmentent en fréquence plus l’attrition devient importante pour les
de déplacements professionnels que
comprendre pour quelles raisons certains employés ont
tandis que d’autres n’en n’ont pas
ou peu.
L
e taux d’attrition augmente lorsque la fr
métiers ‘Research Director’ et ‘Manager’.
i)
Marital Status
L’entreprise n’a pas d’impact
sur
au recrutement
, donc nous ne tiendrons pas compte de cette variable.
j)
Questionnaire de satisfaction
i.
Environment
Evaluation de la satisfaction par les
professionnels avec les proportions d’attrition exprimée en pourcentage
Les employés dont la satisfaction, quelle soit de l’environnement, du métier ou des relations
professionnelles, a été é
valuée comme ‘faible’ ont un taux d’attrition supérieur au taux de
l’entreprise (respectivement 25%, 23 %, 21% pour 16% sur l’entreprise entière).
A partir d’une note de ‘moyen’ pour chacune des évaluations de la satisfaction, l’attrition
revient à la norm
ale. On remarque tout de même que la majorité des salariés sont satisfaits
e taux d’attrition augmente lorsque la fr
équence de déplacement
augmente
métiers ‘Research Director’ et ‘Manager’.
Marital Status
sur
le statut marital des salariés
et il est illégal d’en tenir compte
, donc nous ne tiendrons pas compte de cette variable.
Questionnaire de satisfaction
Environment
/ Job / Relationship Satisfaction
Evaluation de la satisfaction par les
employés sur leur environnement, leur métier et leurs relations
professionnels avec les proportions d’attrition exprimée en pourcentage
Les employés dont la satisfaction, quelle soit de l’environnement, du métier ou des relations
valuée comme ‘faible’ ont un taux d’attrition supérieur au taux de
l’entreprise (respectivement 25%, 23 %, 21% pour 16% sur l’entreprise entière).
A partir d’une note de ‘moyen’ pour chacune des évaluations de la satisfaction, l’attrition
ale. On remarque tout de même que la majorité des salariés sont satisfaits
Page 34 sur 69
augmente
à l'exception des
et il est illégal d’en tenir compte
employés sur leur environnement, leur métier et leurs relations
professionnels avec les proportions d’attrition exprimée en pourcentage
Les employés dont la satisfaction, quelle soit de l’environnement, du métier ou des relations
valuée comme ‘faible’ ont un taux d’attrition supérieur au taux de
l’entreprise (respectivement 25%, 23 %, 21% pour 16% sur l’entreprise entière).
A partir d’une note de ‘moyen’ pour chacune des évaluations de la satisfaction, l’attrition
ale. On remarque tout de même que la majorité des salariés sont satisfaits
dans l’entreprise puisqu’ils notent ‘’élevée
mesurées.
Cette notation effectuée par les salariés semble être liée à l’attrition lo
est cochée.
ii.
Work Life Balance
Evaluation de l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée
La grande majorité des employés ont un très bon
leur vie personnelle.
Les employés dont l’équilibre est jugé mauvais ont
Cependant il est
faut remarquer
certains sa
lariés quittent l’entreprise
dans l’entreprise puisqu’ils notent ‘’élevée
» et « très élevée
» les différentes satisfactions
Cette notation effectuée par les salariés semble être liée à l’attrition lo
rsqu
Work Life Balance
Evaluation de l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée
par les employés avec les proportions d’attrition
exprimée en pourcentage
La grande majorité des employés ont un très bon
équilibre entre leur vie pro
Les employés dont l’équilibre est jugé mauvais ont
un taux d'attrition très élevé
faut remarquer
que malgré une estimation « parfaite
» de leur équilibre,
lariés quittent l’entreprise
(18% contre 16% en moyenne
chez IBM)
Page 35 sur 69
» les différentes satisfactions
rsqu
e la case « faible »
par les employés avec les proportions d’attrition
équilibre entre leur vie pro
fessionnelle et
un taux d'attrition très élevé
(31%).
» de leur équilibre,
chez IBM)
.
k) Training
Times
Répartition des salariés en fonction du nombre de formations suivies l’année précédente
proportion d’attrition exprimée en pourcentage
Nous constatons que la valeur attribuée au nombre de formations suivies l’année précédente
ne correspond pas à des formations reçues par le biais de l’entreprise puisque les salariés
arrivants cette année ne sont pas inclus dans la clas
attritionnistes chez les nouveaux arrivants tandis qu’on ne comptabilise que 15 attritionnistes
pour la classe ‘0 formation’.
Il s’agit bien
de tout type de formation
des employés avec 0 année
d’ancienneté
précédente.
Cela implique que les résultats pour cette variable sont moins intéressants à étudier. En effet,
l’intérêt de l’accès à la formation (pour réduire l
que ce soit l’entreprise qui propose la formation continue.
Times
Last Year
Répartition des salariés en fonction du nombre de formations suivies l’année précédente
proportion d’attrition exprimée en pourcentage
pour chaque classe
Nous constatons que la valeur attribuée au nombre de formations suivies l’année précédente
ne correspond pas à des formations reçues par le biais de l’entreprise puisque les salariés
arrivants cette année ne sont pas inclus dans la clas
se ‘0 formation’. En effet, il y avait 16
attritionnistes chez les nouveaux arrivants tandis qu’on ne comptabilise que 15 attritionnistes
de tout type de formation
puisqu’en regardant le jeu de données, on remar
d’ancienneté
dans l’entreprise ayant
plusieurs formations l’année
Cela implique que les résultats pour cette variable sont moins intéressants à étudier. En effet,
l’intérêt de l’accès à la formation (pour réduire l
’attrition) n’est appréciable qu’à condition
que ce soit l’entreprise qui propose la formation continue.
Page 36 sur 69
Répartition des salariés en fonction du nombre de formations suivies l’année précédente
avec indication de la
pour chaque classe
Nous constatons que la valeur attribuée au nombre de formations suivies l’année précédente
ne correspond pas à des formations reçues par le biais de l’entreprise puisque les salariés
se ‘0 formation’. En effet, il y avait 16
attritionnistes chez les nouveaux arrivants tandis qu’on ne comptabilise que 15 attritionnistes
puisqu’en regardant le jeu de données, on remar
que
plusieurs formations l’année
Cela implique que les résultats pour cette variable sont moins intéressants à étudier. En effet,
’attrition) n’est appréciable qu’à condition
l)
Distance from Home
Répartition des salariés en fonction de la distance parcourue pour se rendre au travail
proportion
d’attrition exprimée en nombre d’individus pour chaque classe
Proportion d’attrition en fonction de la distance travail
Distance from Home
Répartition des salariés en fonction de la distance parcourue pour se rendre au travail
avec indication de la
d’attrition exprimée en nombre d’individus pour chaque classe
Proportion d’attrition en fonction de la distance travail
-
maison à parcourir
Page 37 sur 69
avec indication de la
d’attrition exprimée en nombre d’individus pour chaque classe
maison à parcourir
Page 38 sur 69
La majorité des employés ont moins de 10 km à parcourir pour se rendre sur leur lieu de
travail.
Les pics d’attrition observés sur le second graphique ne sont pas significatifs, en effet, peu
d’individus sont dans les classes correspondantes et donc chaque attritionniste à un poids
trop élevé sur la proportion d’attrition.
2. Conclusions sur la visualisation des données
Nous observons la fluctuation du personnel sur une seule année, et nous n’avons que 1470
données par variable. Il faudra rester vigilant sur l’interprétation des résultats.
Il est important de rappeler que l’attrition représente tous les départs de l’entreprise, qu’ils
soient volontaires ou involontaires et donc qu’il ne s’agit pas toujours d‘une décision prise
par le salarié en lien avec les facteurs mis en exergue dans le jeu de données.
Le taux d’attrition moyen d’une entreprise s’élève aux alentours de 10%, tandis que chez
IBM, il s’élève à 16,1 %.
L’étude des variables en fonction de l’attrition grâce au logiciel TABLEAU nous a permis de
révéler quelques facteurs pouvant être à l’origine des départs des salariés :
- Le département
dont dépend un salarié pourrait être lié à son départ.
- La mission de l’employé (JobRole
) semble très impactante sur l’attrition.
- Le domaine d’étude
semble déterminant.
- Le niveau d’emploi
serait inversement proportionnel au taux d’attrition.
- Le salaire
médian mensuel des attritionnistes, très inférieur au salaire médian des
non-attritionnistes, traduit l’importance du salaire.
- Les employés qui font beaucoup d'heures supplémentaires
ont plus tendance Ã
quitter l'entreprise.
- À mesure que l’âge
des salariés augmente, l’attrition diminue.
- Les employés ayant plus d'années d'expérience
sont moins susceptibles de quitter
l'entreprise.
- L’attrition diminue lorsque le nombre d’années d’ancienneté augmente.
- Plus un employé reste longtemps sur la même mission (YearsInCurrentRole
), plus
il a tendance à rester dans l'entreprise.
- Le changement de manager semble faire augmenter l’attrition.
- Les employés plus impliqués dans leur travail
sont moins enclins à quitter
l’entreprise.
- Le taux d’attrition augmente lorsque la fréquence des déplacements
professionnels augmente.
- Les employés satisfaits de leur travail sont moins susceptibles de quitter
l'entreprise.
Page 39 sur 69
- Les employés ayant un faible niveau de satisfaction de leur environnement
semblent plus enclins à partir.
- Un bon équilibre entre la vie privée et la vie professionnelle réduit l’attrition.
À ce stade, et avant les analyses statistiques, nous supprimons des colonnes du jeu de
données :
- MaritalStatut n’est pas une variable sur laquelle il est possible d’apporter un
changement, cette variable est donc éliminée.
- EmployeeCount n’était utile que pour comptabiliser les salariés dans les
catégories des différentes variables, nous pouvons donc la supprimer.
- Nous envisageons d’éliminer trois des variables liées au salaire des employés
(DailyRate, HourlyRate, MonthlyRate et MonthlyIncome) car elles semblent
redondantes. Cependant, nous n’avons pas encore déterminé laquelle conserver.
En effet, les différences salariales observées avec MonthlyIncome pourraient
résulter de clauses contractuelles différentes en termes d’heures de travail
hebdomadaire. D’autre part, les valeurs des trois autres variables salariales
suscitent des interrogations quant à la répartition financière des employés. Nous
comptons sur les résultats des tests statistiques pour guider notre choix de
manière éclairée.
XII. Analyses des corrélations entre les variables
Les variables ayant une faible relation, ou pas de relation, avec l’attrition peuvent être
éliminées de notre modèle de Machine Learning, en effet, le modèle sera plus robuste et
plus performant.
Avec l’analyse faite par le logiciel TABLEAU, nous avons pu remarquer que certaines variables
ne semblaient pas avoir d’impact sur l’attrition.
Afin de vérifier ces relations, nous a fait plusieurs tests statistiques :
* Vérification de la multi-colinéarité
:
Entre les variables numériques et à l’aide d’un corrélogramme et du calcul du Variance
Inflation Factor.
=> Si des variables sont trop corrélées entre elles, nous garderons celle qui semble la plus
pertinente ou la plus interprétable.
Page 40 sur 69
* Analyser la relation avec la cible
:
- Tests de corrélation du Point-Bisérial pour les variables numériques.
- Tests statistiques Chi² pour les variables catégorielles.
=> Si des variables sont statistiquement non significatives, et que nous jugeons
qu’elles ne peuvent pas servir à un calcul d’une nouvelle variable, nous ne les garderons pas.
* Importance des variables
:
Nous avons utilisé un modèle de Random Forest (fait rapidement) pour déterminer
l'importance de chaque variable qu’elle soit catégorielles ou numériques.
1. Corrélogramme
Le corrélogramme ne permet pas de voir les corrélations avec la cible (Attrition) puisqu’il
s’agit d’une variable catégorielle. Cependant, il nous montre les relations entre les variables
numériques et nous permet ainsi de vérifier qu’il n’y a pas de trop fortes relations entre elles
traduisant des informations redondantes (multi-colinéarité).
i. Résultats du corrélogramme
Le corrélogramme (cf fichier ipynb du projet) montre une relation importante entre :
- Age et Ancienneté chez IBM (0.31) :
- Age et Nombre d’années travaillées (0.68)
- Age et Salaire mensuel (0.5)
- Ancienneté chez IBM et Nombre d’années travaillées (0.63)
- Ancienneté chez IBM et Salaire mensuel (0.51)
- Nombre d’années travaillées et Salaire mensuel (0.77)
- Ancienneté chez IBM et Nombre d’années avec l’actuel manager (0.77)
- Ancienneté chez IBM et Nombre d’années sur le même poste (0.76)
Page 41 sur 69
ii. Interprétations
Une règle courante est de considérer que des variables avec une corrélation absolue
supérieure à 0.8 ou 0.9 sont fortement corrélées et traduisent une multi-colinéarité.
Dans notre cas, nous n’observons aucune corrélation supérieure à 0.77.
iii. Conclusion
À ce stade, nous ne pouvons pas envisager d’éliminer des variables pour notre modèle de
Machine Learning.
2. Variance Inflation Factor
Le Facteur d’Inflation de la Variance (VIF) est une mesure utile pour détecter la
multicolinéarité dans les modèles de régression, autrement dit il permet la détection de
variables redondantes.
La multicolinéarité se produit lorsque deux ou plusieurs variables indépendantes sont
fortement corrélées entre elles et montrent donc un même phénomène.
En Machine Learning, cela peut réduire la fiabilité des coefficients estimés du modèle et
nuire à l’interprétation des résultats.
i. Résultats du VIF
Variables VIF
Age 1.993
DailyRate 1.012
DistanceFromHome 1.009
HourlyRate 1.007
MonthlyIncome 2.529
MonthlyRate 1.009
NumCompaniesWorked 1.244
PercentSalaryHike 1.006
StockOptionLevel 1.014
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Variables VIF
TotalWorkingYears 4.650
TrainingTimesLastYear 1.008
YearsAtCompany 4.565
YearsInCurrentRole 2.693
YearsSinceLastPromotion 1.669
YearsWithCurrManager 2.748
ii. Interprétations
Certaines de nos variables prédictives obtiennent un VIF proche de 1. Cela signifie que la
variance de la variable étudiée n'est pas augmentée par les autres variables. Ainsi, nous
pouvons dire qu’elles ne présentent pas de colinéarité avec les autres variables du modèle.
C’est le cas pour les variables suivantes :
- DailyRate
- DistanceFromHome
- HourlyRate
- MonthlyRate
- PercentSalaryHike
- StockOptionLevel
- TrainingTimesLastYear
Les autres variables étudiées obtiennent un VIF compris entre 1 et 5. Il y a donc une
colinéarité modérée avec les autres variables pour chacune d’entre elles.
Deux variables prédictives ont un VIF très élevé, proche de 5, TotalWorkingYears et
YearsAtCompany. Bien que des valeurs de VIF inférieures à 5 ne permettent pas de présager
d’un problème de multicolinéarité dans le modèle de prédiction, il convient de surveiller ces
prédicteurs afin de voir si la multicolinéarité devient un problème.
iii. Conclusion
À ce stade, nous ne pouvons pas envisager d’éliminer des variables pour notre modèle de
Machine Learning mais nous surveillerons les variables TotalWorkingYears et
YearsAtCompany.
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3. Corrélation du point bisérial
Afin évaluer la relation entre chaque variable numérique et la cible, il est recommandé de
calculer la corrélation du point bisérial plutôt que le coefficient de corrélation de Pearson car
notre variable cible est catégorielle et binaire (dichotomique).
i. Résultats de la corrélation du point bisérial
Variables point bisérial p_value
Entre Age et Attrition : -0.159 p-value: 0.0
Entre DailyRate et Attrition : -0.057 p-value: 0.03
Entre DistanceFromHome et Attrition : +0.078 p-value: 0.003
Entre HourlyRate et Attrition : -0.007 p-value: 0.793
Entre MonthlyIncome et Attrition : -0.16 p-value: 0.0
Entre MonthlyRate et Attrition : +0.015 p-value: 0.561
Entre NumCompaniesWorked et Attrition : +0.043 p-value: 0.096
Entre PercentSalaryHike et Attrition : -0.013 p-value: 0.606
Entre StockOptionLevel et Attrition : -0.137 p-value: 0.0
Entre TotalWorkingYears et Attrition : -0.171 p-value: 0.0
Entre TrainingTimesLastYear et Attrition : -0.059 p-value: 0.023
Entre YearsAtCompany et Attrition : -0.134 p-value: 0.0
Entre YearsInCurrentRole et Attrition : -0.161 p-value: 0.0
Entre YearsSinceLastPromotion et Attrition : -0.033 p-value: 0.206
Entre YearsWithCurrManager et Attrition : -0.156 p-value: 0.0
ii. Interprétations
Les variables dont la p-value est supérieure à 0,05 ne montrent pas de corrélation
significative avec la variable cible Attrition. C’est le cas des variables HourlyRate,
MonthlyRate, NumCompaniesWorked, PercentSalaryHike, et YearsSinceLastPromotion.
Les variables dont la valeur de p-value est inférieure à 0,05 ont une corrélation
statistiquement significative avec la cible. Elles peuvent être divisées en 3 catégories :
- Une corrélation comprise entre -0,1 et +0,1 signifie que la relation linéaire entre la
variable étudiée et la cible est faible ou négligeable. Cela signifie qu'il n'y a
pratiquement pas de relation linéaire entre les deux variables mais puisque la p-value
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était inférieure à 0,05, l’hypothèse d’une corrélation non significative a été écartée.
C’est le cas pour les variables DailyRate, DistanceFromHome, TrainingTimesLastYear.
- Une corrélation comprise entre +0,1 et + 1 signifie une relation positive. Ce n’est le
cas d’aucune variable.
- Une corrélation comprise entre -0,1 et -1 signifie une relation négative, c’est le cas
pour les variables Age, MonthlyIncome, StockOptionLevel, TotalWorkingYears,
YearsAtCompany, YearsInCurrentRole, YearsWithCurrManager.
ii. Conclusion
Les variables HourlyRate, MonthlyRate, NumCompaniesWorked, PercentSalaryHike, et
YearsSinceLastPromotion ne montrent pas d'impact significatif sur l'attrition, ce qui signifie
qu'elles pourraient ne pas être utiles pour prédire si un employé quittera l'entreprise.
Les variables Age, MonthlyIncome, StockOptionLevel, TotalWorkingYears, YearsAtCompany,
YearsInCurrentRole, YearsWithCurrManager ont un impact négatif sur l'attrition. Autrement
dit, les employés :
- plus âgés,
- ayant un salaire plus élevé
- et une quantité de stock options plus importante
- plus d’années d’expérience professionnelle à leur cursus
- ou travaillant depuis plus longtemps dans l'entreprise
- ou plus longtemps sur le même emploi
- et ayant le même manager depuis plus longtemps
… ont tendance à rester plus longtemps que les autres salariés (l’attrition est diminuée dans
chacun de ces cas).
Ces variables peuvent être utilisées dans les modèles prédictifs de Machine Learning.
4. Test de Chi-2
Le test du Chi² permet de tester s'il existe une relation significative entre deux variables
catégorielles. Dans notre cas, nous allons tester les variables catégorielles avec notre cible.
Les résultats peuvent aider à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour
prédire l'attrition des employés dans un modèle de Machine Learning. En effet, des variables
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avec une p-value significative peuvent être de bons candidats pour la prédiction des départs
chez IBM.
i. Résultats du Chi²
Variables Chi² p_value
Entre OverTime et Attrition : 87.564 p-value: 0.0
Entre JobRole et Attrition : 86.19 p-value: 0.0
Entre JobLevel et Attrition : 72.529 p-value: 0.0
Entre JobInvolvement et Attrition : 28.492 p-value: 0.0
Entre BusinessTravel et Attrition : 24.182 p-value: 0.0
Entre EnvironmentSatisfaction et Attrition : 22.504 p-value: 0.0
Entre JobSatisfaction et Attrition : 17.505 p-value: 0.001
Entre WorkLifeBalance et Attrition : 16.325 p-value: 0.001
Entre EducationField et Attrition : 16.025 p-value: 0.007
Entre Department et Attrition : 10.796 p-value: 0.005
Entre RelationshipSatisfaction et Attrition : 5.241 p-value: 0.155
Entre Education et Attrition : 3.074 p-value: 0.546
Entre Gender et Attrition : 1.117 p-value: 0.291
ii. Interprétations
Les variables Gender, Education et RelationshipSatisfaction ont une p-value supérieure Ã
0,05, elles ne sont donc pas significativement associées à l’attrition.
Les variables significativement associées à l'attrition (p-value < 0.05) sont :
- BusinessTravel
- Department
- EducationField
- EnvironmentSatisfaction
- JobInvolvement
- JobLevel
- JobRole
- JobSatisfaction
- OverTime
- WorkLifeBalance
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ii. Conclusion
Le genre, le niveau d’éducation et la satisfaction dans les relations de travail ne semblent pas
être en lien avec la décision de départ d’un salarié. Il est donc envisageable d’écarter ces
variables du modèle de Machine Learning.
La réalisation d'heures supplémentaires, le rôle occupé ainsi que le niveau d'emploi d'un
salarié ont un impact considérable sur son attrition.
Les employés les plus impliqués dans leur travail sont probablement moins enclins à quitter
leur emploi tandis que les salariés ayant un faible niveau de satisfaction concernant leur
environnement de travail semblent plus enclins à partir de l’entreprise.
La fréquence des déplacements professionnels pourrait influencer l'attrition d'un individu. En
effet, une fréquence élevée de déplacements est souvent associée à un taux d'attrition plus
important que des déplacements moins fréquents.
Les employés satisfaits de leur métier sont moins susceptibles de quitter l'entreprise. Un bon
équilibre entre vie professionnelle et vie privée réduit l'attrition. Le domaine d'étude d'un
employé peut avoir un impact sur son taux d'attrition.
Les résultats ont montré que le département auquel l’employé appartient peut avoir un
impact sur l’attrition.
XIII. Choix des variables pour le Machine Learning
Afin de construire un modèle de Machine Learning robuste et performant, il est intéressant
de réduire les variables à intégrer. En effet, seules les variables pertinentes et ayant une forte
relation avec la cible permettront une prédiction juste et une réduction du risque de
surapprentissage (overfitting).
L’analyse statistique descriptive avec python, la visualisation des données avec le logiciel
TABLEAU, l’analyse de colinéarité et l’analyse des corrélations entre les variables et la cible
nous ont permis de faire une sélection éclairée des variables choisies pour notre modèle de
Machine Learning.
Concernant le choix à faire entre les variables financières MonthlyIncome et la DailyRate,
nous avons choisi la variable MonthlyIncome qui a présenté une plus grande importance lors
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d’un premier essai de modèle de Machine Learning. Autrement dit, elle contribue mieux à la
prédiction globale du modèle.
Listes des variables éliminées pour le Machine Learning :
DailyRate
Education
EmployeeCount
EmployeeNumber
Gender
HourlyRate
MaritalStatus
MonthlyRate
NumCompaniesWorked
Over18
PercentSalaryHike
PerformanceRating
RelationshipSatisfaction
StandardHours
YearsSinceLastPromotion
Listes des variables utilisées comme ‘prédicteurs’ pour le Machine Learning :
Variables numériques (9)
Age
DistanceFromHome
MonthlyIncome
StockOptionLevel
TotalWorkingYears
TrainingTimeLastYear
YearsAtCompany
YearsInCurrentRole
YearsWithCurrManager
Variables catégorielles (10)
BusinessTravel
Department
EducationField
EnvironmentSatisfaction
JobInvolvement
JobLevel
JobRole
JobSatisfaction
OverTime
WorkLifeBalance
Nous décidons de supprimer les personnes de plus de 55 ans puisqu’ils ne prennent plus le
risque de partir si proche de la retraite.
À l’issue de la suppression d’individus et de variables, il reste 1401 individus et 19 variables
prédictives pour le Machine Learning.
Élimination des variables au cours de l’EDA
XIV.
Machine Learning
1.
Préparation des données
a) Nettoyage
Le nettoyage du jeu de données (valeurs manquantes, aberrantes ou atypiques, doublons)
avait été fait avant l’EDA.
L’EDA nous permet d’éliminer les variables non pertinentes et les variab
avec la cible, celles-
ci ont été listées au chapit
Learning
» ainsi qu’une partie de la population (
Élimination des variables au cours de l’EDA
Machine Learning
Préparation des données
Le nettoyage du jeu de données (valeurs manquantes, aberrantes ou atypiques, doublons)
L’EDA nous permet d’éliminer les variables non pertinentes et les variab
ci ont été listées au chapit
re « XIII. Choix des varia
bles pour le Machine
» ainsi qu’une partie de la population (
≥ 55 ans).
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Le nettoyage du jeu de données (valeurs manquantes, aberrantes ou atypiques, doublons)
L’EDA nous permet d’éliminer les variables non pertinentes et les variab
les sans relation
bles pour le Machine
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b) Modifications
Nous avons repéré que la valeur -HumanResources- correspond à une catégorie de la
colonne 'JobRole', à une catégorie de la colonne 'Department' et à une catégorie de la
colonne 'EducationField'. Nous avons donc apporté les modifications suivantes :
-HumanResources_Job pour 'JobRole'
-HumanResources_Dpt pour 'Department'
-HumanResources_Studies pour 'EducationField'
D’autre part, nous avons une variable dont les valeurs sont 'Yes' ou 'No' , donc nous avons
changé :
-OverTime pour le Yes de la colonne 'OverTime'
-No OverTime pour le No de la colonne 'OverTime'
Et enfin, nous avons mis les valeurs Attrition-Yes pour le ‘1’ et Attrition-No pour le ‘0’ pour la
variable cible ‘Attrition’.
Ces modifications permettront de faciliter la lecture de l’importance des variables.
c) Features - Target SPLIT
Nous avons attribué les variables prédictives à X (Features) et avons désigné la cible
‘Attrition’ comme étant y (Target).
d) Train - Test SPLIT
Le jeu de données est divisé en deux ensembles : un Training set et un Testing set. Le
Training set est utilisé pour entraîner le modèle sur une partie des données. Le Testing set est
utilisé pour évaluer les performances de ce modèle, sur l’autre partie des données.
Test-size : détermine un nombre d’exemples du jeu de données, ici 30%.
Le paramètre Stratify choisit si les données sont séparées de façon à garder les mêmes
proportions d’observations dans chaque classe dans les ensembles Train et Test que dans le
dataset initial. Ce paramètre est particulièrement utile face à des données « unbalanced »
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avec des proportions très déséquilibrées entre les différentes classes comme nous avons pu
l’observer avec ‘Attrition’ et avec la variable ‘OverTime’. Stratifier selon la variable y (=cible)
signifie qu'il essaiera de répartir uniformément les valeurs de y dans chaque division.
Le random state est un nombre qui contrôle la façon dont le générateur pseudo-aléatoire
divise les données. Choisir un nombre entier comme random state permet de séparer les
données de la même manière à chaque appel de la fonction. Cela rend donc le code
reproductible.
e) Transformation des colonnes
À l’aide des outils de préprocessing de scikit-learn, nous avons préparé les colonnes pour le
Machine Learning.
i. Standard scaling
L’outil StandardScaler recalibre les données des variables numériques pour obtenir des
répartitions normalisées.
ii. Encoding
Le OneHotEncoding est une technique utilisée pour convertir les données catégorielles en un
format binaire.
drop="first" : oublie la première catégorie puisqu’elle peut être prédite par l'absence des
autres ainsi, nous évitons la colinéarité des features.
handle_unknown="ignore" indique à l'encodeur d'ignorer les catégories inconnues
(catégories qui n'ont pas été vues pendant le processus d'adaptation) pendant la
transformation.
iii. Fit et Transform
Nous utilisons la fonction fit() sur le Training set pour que lors de l’apprentissage du modèle,
l’ajustement se fasse en estimant les paramètres (μ et σ) à partir du Training set.
La fonction fit() n’est donc pas appliqu
La fonction transform()
permet de transformer les données en une forme plus adaptée au
modèle.
Cette fonction est appliquée au Training set et au Testing set.
iv. Label Encoding
Sur la cible y
, nous appliquons la fonction
variable catégorielle cible en données numériques. Nous l’appliquons sur le Training set et le
Testing set.
2. Modèles testés
Nous avons testé 3 modèles de Machine Learning, la Logistic Regression (LR), Le Decision
Tree
(DT) et le Random Forest (RF).
La fonction fit() n’est donc pas appliqu
ée au Testing set.
permet de transformer les données en une forme plus adaptée au
Cette fonction est appliquée au Training set et au Testing set.
, nous appliquons la fonction
LabelEncoding. Elle convertit
les données de notre
variable catégorielle cible en données numériques. Nous l’appliquons sur le Training set et le
Nous avons testé 3 modèles de Machine Learning, la Logistic Regression (LR), Le Decision
(DT) et le Random Forest (RF).
Matrice de confusion
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permet de transformer les données en une forme plus adaptée au
les données de notre
variable catégorielle cible en données numériques. Nous l’appliquons sur le Training set et le
Nous avons testé 3 modèles de Machine Learning, la Logistic Regression (LR), Le Decision
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Nous cherchons à repérer les individus partis dans notre population. De ce fait, nous nous
intéressons aux TP (True Positives) qui sont les individus partis et reconnus ‘partis’ par nos
modèles. Mais nous nous intéressons également aux FN (False Negatives) qui sont les
individus partis mais n’ont pas été reconnus comme tels par les modèles.
Nous allons donc essayer d’optimiser l’accuracy de nos modèles (pourcentage de prédictions
correctes) mais également le recall (pourcentage des individus réellement partis repérés par
le modèle).
Le calcul de l’ROC-AUC va également avoir un intérêt. En effet, il nous aidera à juger de la
performance de notre modèle puisqu’il mesure la capacité d'un modèle à discriminer les
classes dans le cas d’une classification binaire. Une AUC de 1 indique une séparation parfaite
entre les classes, tandis qu'une AUC de 0.5 signifie que le modèle ne fait pas mieux qu'un
tirage aléatoire.
Les variables prédictives du modèle seront (43):
‘cat__BusinessTravel_Travel_Frequently',
'cat__BusinessTravel_Travel_Rarely',
'cat__Department_Research &
Development',
'cat__Department_Sales',
'cat__EducationField_Life Sciences',
'cat__EducationField_Marketing',
'cat__EducationField_Medical',
'cat__EducationField_Other',
'cat__EducationField_Technical Degree',
'cat__EnvironmentSatisfaction_2_Moyen',
'cat__EnvironmentSatisfaction_3_Elevée',
'cat__EnvironmentSatisfaction_4_Très
élevée',
'cat__JobInvolvement_2_Moyen',
'cat__JobInvolvement_3_Elevée',
'cat__JobInvolvement_4_Très élevée',
'cat__JobLevel_2_Junior',
'cat__JobLevel_3_Confirmé',
'cat__JobLevel_4_Senior',
'cat__JobLevel_5_Expert',
'cat__JobSatisfaction_2_Moyen',
'cat__JobSatisfaction_3_Elevée',
'cat__JobSatisfaction_4_Très élevée',
'cat__JobRole_HumanResources_Job',
'cat__JobRole_Laboratory Technician',
'cat__JobRole_Manager',
'cat__JobRole_Manufacturing Director',
'cat__JobRole_Research Director',
'cat__JobRole_Research Scientist',
'cat__JobRole_Sales Executive',
'cat__JobRole_Sales Representative',
'cat__OverTime_OverTime-Yes',
'cat__WorkLifeBalance_2_Bon',
'cat__WorkLifeBalance_3_Très bon',
'cat__WorkLifeBalance_5_Parfait',
'num__Age',
'num__DistanceFromHome',
'num__MonthlyIncome',
'num__StockOptionLevel',
'num__TotalWorkingYears',
'num__TrainingTimesLastYear',
'num__YearsAtCompany',
'num__YearsInCurrentRole',
'num__YearsWithCurrManager'
Page 53 sur 69
Il est à noter que le OneHotEncoding a éliminé une catégorie par variable encodée pour
éviter la multicolinéarité. Il sera important de rester vigilent lors de l’interprétation de
l’importance des features.
3. Amélioration des modèles
* Puisque notre jeu de données est déséquilibré, nous nous sommes concentrés sur
l’amélioration des modèles LR et RF, qui sont des algorithmes plus robustes pour la gestion
des déséquilibres de classes.
* Le déséquilibre de notre jeu de données ne permettait pas de baser nos résultats sur
l’accuracy, donc nous avons regardé le recall et l’AUC. Maximiser le recall des modèles
permet d’améliorer leur capacité à détecter la classe positive de notre cible.
* Le jeu de données étant déséquilibré, nous avons essayé un SMOTE, mais d’autres
méthodes peuvent être plus efficaces. Le SMOTE est une technique de suréchantillonnage
des minorités synthétiques, autrement dit, il s’agit d’une technique visant à équilibrer la
répartition des classes en augmentant de manière aléatoire les exemples de classes
prioritaires présents dans le jeu de données en les reproduisant. Le SMOTE n’est appliqué
que sur le Train-set et donc ne biaise pas les résultats du Test.
* Afin d’ajuster le poids des classes sur les modèles testés, une fois de plus dans le but de
traiter les déséquilibres de classes, nous associons le paramètre class_weight=’balanced’ aux
algorithmes des modèles.
* Nous avons éliminé des variables du jeu de données pour améliorer nos modèles en les
rendant plus robustes et plus performant.
* Nous avons retiré une partie de la population d’origine, en effet, les individus de plus de 54
ans pouvaient avoir trop de poids sur l’entraînement de nos modèles.
* Nous avons utilisé l’outil GridSearchCV pour rechercher les meilleurs hyperparamètres des
modèles évalués. Nous souhaitions diminuer les Faux Négatifs, puisque ce sont ceux qui
partent (même s’ils sont donnés comme restants). Pour cela, nous avons fait une recherche
qui optimisait le recall.
* Chaque changement en vue d’amélioration a été effectué sur les 3 modèles, ici, ne sont
présentés que les résultats sur le modèle de Régression Logistique.
Page 54 sur 69
Logistic Regression Decision Tree Random Forest
TRAIN
Matrice de confusion
Train set
[[678 144]
[117 705]]
[[823 40]
[216 647]]
[[863 0]
[7 856]]
ACCURACY_Train-set 0.841 0.852 0.996
TEST
Matrice de confusion
Test set
[[289 64]
[20 48]]
[[349 21]
[57 14]]
[[355 15]
[50 21]]
ACCURACY_Test set 0.800 0.823 0.85
RECALL 71% 20% 30%
AUC 81% 70% 76%
F1_score 53% 26% 39%
Precision 43% 40% 58%
Train-time 0,04 0,01 0,44
Test-time 0,00 0,00 0,01
Tableau de visualisation des 3 modèles testés après amélioration
[[ TN FP ]
[ FN TP ]]
Résultats de quelques tests fait sur les 3 modèles mais présentés
pour le modèle de Régression Logistique
Résultats de quelques tests fait sur les 3 modèles mais présentés
pour le modèle de Régression Logistique
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Résultats de quelques tests fait sur les 3 modèles mais présentés
Page 56 sur 69
4. Résultats du Machine Learning
Logistic Regression
TRAIN
Matrice de confusion
Train set
[[678 144]
[117 705]]
ACCURACY_Train-set 0.841
TEST
Matrice de confusion
Test set
[[289 64]
[20 48]]
ACCURACY_Test set 0.800
RECALL 71%
AUC 81%
F1_score 53%
Precision 43%
Train-time 0,04
Test-time 0,00
Résultats retenus pour notre étude
DECISION TREE : Nous avons eu de l’overfitting avec ce modèle. En effet, nous avions un
accuracy-score en training à 1.0 lors de nombreux essais. L’amélioration du modèle avec des
accuracy-score acceptables ne nous permet pas de nous intéresser à ce modèle puisque le
F1-score n’est qu’à 26%, nous indiquant que le modèle est peu performant. Ce résultat était
prévisible, il reflète que ce modèle n’est pas adapté au problème de déséquilibre de classes.
Augmenter le F1-score impliquait du surapprentissage.
RANDOM FOREST : Nous avons du mal à augmenter le F1-score sans atteindre l’overfitting.
Malgré l’optimisation du recall avec l’hyperparamétrage de GridSearchCV, nous n’arrivons
pas à des résultats satisfaisants.
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LOGISTIC REGRESSION : La régression logistique est le modèle le plus performant malgré
qu’il ne soit pas parfait. Nous ne frôlons pas l’overfitting et les résultats sont intéressants.
Voici une interprétation détaillée de chaque métrique :
* Le matrice de confusion du Training montre un bon équilibre de classes mais montre
également que le modèle fait beaucoup d’erreurs.
* La matrice de confusion du Testing montre qu’il y a encore beaucoup d’individus restés
étant prédits comme partis (FP).
* Lors du Training, le modèle a correctement classé 84,1% des individus et lors du Testing, le
modèle a classé correctement 80,0% des cas.
* Recall à 71% : le modèle parvient à repérer 71% des employés ayant réellement quitté
l’entreprise. Le modèle a une bonne capacité à détecter les vrais positifs (TP) même si il peut
encore être amélioré puisque 29% des départs ne sont pas prédits.
* L’AUC est relativement bonne (81%) , cela signifie que le modèle réussi à bien différencier
les classes de la cible (Partis et Restés).
* Le F1-score (53%) est la moyenne harmonique du recall et de la précision de notre modèle.
Nous constatons que la précision n’est pas bonne et fait chuter le F1-score, ceci est dû au
fait que nous avons dirigé la recherche des meilleurs hyperparamètres du modèle vers un
meilleur recall. Ce résultat montre que notre modèle, bien qu’il détecte correctement les
vrais positifs (TP), il fait beaucoup d’erreurs sur les faux positifs (FP).
* La précision du modèle est faible (43%). Seuls 43% des départs prédits sont correctement
classés (salariés vraiment partis). Il y a donc beaucoup de faux positifs (FP) générés.
* Le modèle prend très peu de temps à s’entraîner et à prédire.
Pour conclure, avec un AUC à 81%, le modèle montre une bonne capacité de discrimination
entre les employés qui partent et ceux qui ne partent pas, mais il y a de la place pour
l'amélioration. Le modèle est sensible à la détection des départs réels (recall de 71%) mais a
du mal à limiter les faux positifs puisqu’il a une précision relativement basse (43%) ce qui est
une faiblesse importante. D’autre part, il obtient un F1-score à 53%, or il s’agit d’une
métrique cruciale qui doit être améliorée.
Page 58 sur 69
5. Importance des variables prédictives
a) Les coefficients de feature de la régression logistique
Les coefficients d'un modèle de régression logistique indiquent l'effet de chaque variable sur
la probabilité que la cible prenne une certaine valeur, dans notre cas, qu'un employé quitte
l'entreprise. Il est possible de comparer l’importance des différentes variables sur la
prédiction de la variable cible grâce à la valeur absolue des coefficients de régression
logistique (Magnitude). Les features avec des coefficients de plus grande magnitude ont
généralement un impact plus important sur la prédiction de la cible. L’interprétation des
résultats obtenus permet de formuler des recommandations pratiques sur les politiques de
rétention des employés.
Pour ce faire, il faut veiller à éliminer la multicolinéarité entre les variables et à faire la
standardisation des données :
** Les résultats de l'importance des features peuvent être biaisés par la
multicolinéarité entre certaines variables. Si plusieurs features sont fortement
corrélées entre elles, leurs coefficients peuvent être instables et difficiles à interpréter.
C’est pourquoi nous avions analysés les corrélations entre les variables avant la mise au
point du modèle de Machine Learning et que nous avons utilisé la fonction
drop : « first » lors de l’encodage des variables catégorielles avec l’outil
« OneHotEncoder ».
** Les features ayant des échelles différentes peuvent avoir des coefficients
difficilement comparables. La standardisation des données était donc essentielle. Pour
palier à cet obstacle, nous avions fait une standardisation des variables numériques
avec l’outil « StandardScaler ».
Après ces étapes, il est possible de comparer les variables numériques entre elles et les
variables catégorielles entre elles. Cependant, il n’est pas possible de comparer les variables
numériques avec les variables catégorielles.
En effet, les coefficients obtenus pour les variables numériques représentent l’effet d’une
variation d’une unité dans la variable sur la probabilité de la classe cible.
Les coefficients des variables catégorielles, quant à eux, n’ont ni la même échelle ni la même
unité. Ils permettent d’interpréter l’impact de chaque catégorie (au sein d’une même
variable) par rapport à la catégorie de référence, celle qui a été supprimée lors de
l’OneHotEconding. L’importance d’une des catégories montre l’impact de la variable codée
de manière générale.
Autrement dit, si une catégorie a une importance très élevée, cela signifiera que la catégorie
a un fort impact sur la cible en comparaison de l’impact qu’à la catégorie de référence
Page 59 sur 69
(catégorie supprimée lors de l’OneHotEncoding). Sans cette comparaison, l’interprétation
perd son sens.
Le plus simple est donc de comparer les variables numériques entre elles et de comparer les
catégories de chaque variable catégorielle entre elles.
Toutefois, il est possible d’envisager une comparaison plus générale en calculant l’odds-ratio
pour chaque feature du modèle de Machine Learning. Les odds-ratios sont le résultat de
l’exponentiation des coefficients de la régression logistique. Ces odds-ratios sont plus faciles
à interpréter que les coefficients bruts.
b) Les odds-ratio des features et p-value
En examinant les odds-ratios, nous pouvons comprendre l'importance des features puisqu’ils
permettent de quantifier l'impact d'une variable, qu'elle soit numérique ou catégorielle, sur
la probabilité de l'événement cible.
Puisque la standardisation des variables numériques a été effectuée, nous pouvons
comparer l’influence des variables catégorielles et numériques pour prédire l’attrition chez
IBM. Nous n’interpréterons que les odds-ratios dont les variables ont une p-value inférieure
à 0,05, c’est-à -dire qui sont statistiquement significatives dans notre modèle de Machine
Learning.
c) Résultats
feature_names Odds_Ratio p_values
cat__BusinessTravel_Travel_Frequently 22,047405
0,000
cat__BusinessTravel_Travel_Rarely 7,034252
0,000
cat__Department_Research & Development 2,328993
0,773
cat__Department_Sales 2,204404
0,796
cat__EducationField_Life Sciences 0,16976
0,018
cat__EducationField_Marketing 0,320699
0,118
cat__EducationField_Medical 0,231288
0,046
cat__EducationField_Other 0,199451
0,040
cat__EducationField_Technical Degree 0,492606
0,278
cat__EnvironmentSatisfaction_2_Moyen 0,234346
0,000
cat__EnvironmentSatisfaction_3_Elevée 0,192807
0,000
cat__EnvironmentSatisfaction_4_Très élevée 0,092927
0,000
cat__JobInvolvement_2_Moyen 0,232393
0,000
cat__JobInvolvement_3_Elevée 0,184345
0,000
Page 60 sur 69
feature_names Odds_Ratio p_values
cat__JobInvolvement_4_Très élevée 0,045145
0,000
cat__JobRole_HumanResources_Job 1,654023
0,832
cat__JobRole_Laboratory Technician 3,850782
0,008
cat__JobRole_Manager 0,304373
0,195
cat__JobRole_Manufacturing Director 0,915035
0,848
cat__JobRole_Research Director 0,064088
0,008
cat__JobRole_Research Scientist 1,557245
0,361
cat__JobRole_Sales Executive 7,811752
0,087
cat__JobRole_Sales Representative 6,103887
0,142
cat__JobSatisfaction_2_Moyen 0,308261
0,000
cat__JobSatisfaction_3_Elevée 0,390061
0,000
cat__JobSatisfaction_4_Très élevée 0,179257
0,000
cat__OverTime_OverTime-Yes 13,114347
0,000
cat__WorkLifeBalance_2_Bon 0,258477
0,000
cat__WorkLifeBalance_3_Très bon 0,16617
0,000
cat__WorkLifeBalance_5_Parfait 0,583458
0,170
num__Age 1,023764
0,808
num__DistanceFromHome 1,54325
0,000
num__MonthlyIncome 0,479845
0,039
num__StockOptionLevel 0,466779
0,000
num__TotalWorkingYears 0,446459
0,000
num__TrainingTimesLastYear 0,714013
0,000
num__YearsAtCompany 1,161962
0,505
num__YearsInCurrentRole 0,731635
0,066
num__YearsWithCurrManager 0,898903
0,513
d) Interprétation
* Certaines variables ne sont pas statistiquement significatives (p-value > 0,05), cela suggère
qu’il n'y a pas suffisamment de preuves pour affirmer qu’elles sont liées à l’attrition. C’est le
cas pour les variables numériques ‘Department’, ‘Age’, ‘YearsAtCompany’,
‘YearsInCurrentRole’ et ‘YearsWithCurrManager’.
* Les variables ‘TrainingTimesLastYear’, ‘MonthlyIncome’, ‘StockOptionLevel’ et
‘TotalWorkingYears’ diminuent l’attrition à mesure que leur valeur augmente. En effet, elles
ont des odds-ratios inférieurs à 1 signifiant que lorsque la valeur de la variable augmente, la
probabilité que l’employé quitte l’entreprise diminue. Elles sont, ici, classées dans l’ordre
inverse de l’importance de leur impact sur l’attrition, autrement dit, la variable
‘TrainingTimesLastYear’ a plus d’impact sur l’attrition que ‘TotalWorkingYears’.
* Les odds-ratios des variables :
Page 61 sur 69
cat__BusinessTravel_Travel_Frequently
cat__OverTime_OverTime-Yes
cat__BusinessTravel_Travel_Rarely
cat__JobRole_Laboratory Technician
… sont très élevés. Ces catégories ont donc une très forte influence sur le départ des
salariés. Ici, elles sont classées par ordre décroissant de leur impact relatif sur l’attrition.
* La distance entre le domicile et l’entreprise entraine le départ des salariés dès lors qu’elle
augmente.
* Voici l’ordre décroissant de l’importance des catégories qui diminuent l’attrition :
cat__JobSatisfaction_3_Elevée
cat__JobSatisfaction_2_Moyen
cat__WorkLifeBalance_2_Bon
cat__EnvironmentSatisfaction_2_Moyen
cat__JobInvolvement_2_Moyen
cat__EducationField_Medical
cat__EducationField_Other
cat__EnvironmentSatisfaction_3_Elevée
cat__JobInvolvement_3_Elevée
cat__JobSatisfaction_4_Très élevée
cat__EducationField_Life Sciences
cat__WorkLifeBalance_3_Très bon
cat__EnvironmentSatisfaction_4_Très élevée
cat__JobRole_Research Director
cat__JobInvolvement_4_Très élevée
Pour exemple, un salarié qui a coché ‘élevée’ pour évaluer la satisfaction qu’il éprouve dans
son travail, présentera moins de risque de quitter l’entreprise que celui qui aura coché une
autre catégorie.
* Un employé qui fait des déplacements professionnels fréquents a 22 fois plus de risques de
quitter l’entreprise qu’un employé qui n’a pas de déplacements professionnels à faire.
Pareillement, un employé faisant rarement des déplacements, a 7 fois plus de chance de
quitter l’entreprise.
* Concernant le domaine d’étude, les employés ayant un diplôme dans Life Sciences, Other
et Medical (dans cet ordre) ont moins de chances de quitter l'entreprise par rapport à ceux
ayant un diplôme en Human Resources. Cependant, pour Marketing et Technical Degree, il
n'y a pas suffisamment de preuve statistique pour établir un lien avec l’attrition.
* Plus les employés sont satisfaits de leur environnement et de leur travail moins ils risquent
de quitter l’entreprise.
Page 62 sur 69
* Plus les salariés sont impliqués moins ils risquent de quitter l’entreprise.
* Un bon équilibre entre la vie privée et la vie professionnelle implique que les salariés ont
moins tendance à partir.
* Un odds ratio de 13,1 pour OverTime-Yes indique que les employés qui font des heures
supplémentaires ont 13,1 fois plus de risques de quitter l'entreprise que ceux qui ne font pas
d'heures supplémentaires et donc que cette variable est très influente sur l’attrition.
* On peut également remarquer que le métier a peu ou pas d’influence sur le départ des
salariés à l’exception des techniciens de laboratoire qui ont une attrition plus probable que
les autres métiers et des directeurs de recherches qui semblent être plus à même de rester
salariés.
6. Conclusion sur le Machine Learning
Nous avons eu du mal à obtenir un modèle aux résultats satisfaisants et il a été difficile
d’interpréter l’impact des variables sur l’attrition chez IBM. Cependant, nous obtenons des
résultats cohérents avec l’analyse exploratoire des données faite à l’aide du logiciel TABLEAU,
les résultats du Machine Learning ont permis d’affiner les conclusions et vont nous permettre
de faire des recommandations plus ciblées et plus pertinentes.
7. Perspectives d’amélioration du modèle de prédiction
* Il serait intéressant d’essayer d’autres techniques de suréchantillonnage pour la gestion du
déséquilibre de classes.
* Essayer d’autres modèles de Machine Learning serait également à envisager.
* Tenter d’autres approches pour l’amélioration et l’ajustement des hyperparamètres des
modèles. Un Random Forest sur ce type de sujet est probablement plus adapté.
* Améliorer la database semble essentiel, l’enrichir avec les données collectées les années
précédentes et ajouter de nouvelles variables pourrait grandement augmenter les
probabilités d’obtenir de bonnes prédictions.
* Mieux catégoriser la variable Attrition semble également nécessaire. En effet,
pouvant être volontaire, involontaire, démographique, (…), il est difficile de conclure sur les
facteurs ayant induits la décision d’un salarié alors que parfois elle est imposée au salarié.
* Un travail commun avec le département des Ressourc
certainement d’éliminer d’autres variables ou de mieux en comprendre certaines, l’intérêt
étant d’alléger le modèle pour éviter l’overfitting.
XV. Conclusion
de l’étude
L’individu le plus représenté
chez IBM est un homme marié qui a étudié dans le domaine de
‘Life-
Science’ et travaille au département Recherche & Développement ou au service
commercial. Il fait de rares déplacements professionnels et ne fait pas d’heures
supplémentaires.
Nous avons c
herché à expliquer l’attrition dans l’entreprise afin de construire un modèle de
Machine Learninig capable de prédire le départ d’un salarié.
Dans notre cas, les types d’attrition d’intérêt sont l’attrition volontaire et l’attrition
démographique. En effe
t, ce sont les types d’attrition où il s’agit d’une décision prise par le
salarié, or l’objectif de notre modèle est d’anticiper le départ des talents de l’entreprise.
* Mieux catégoriser la variable Attrition semble également nécessaire. En effet,
pouvant être volontaire, involontaire, démographique, (…), il est difficile de conclure sur les
facteurs ayant induits la décision d’un salarié alors que parfois elle est imposée au salarié.
* Un travail commun avec le département des Ressourc
es Humaines permettrait
certainement d’éliminer d’autres variables ou de mieux en comprendre certaines, l’intérêt
étant d’alléger le modèle pour éviter l’overfitting.
de l’étude
chez IBM est un homme marié qui a étudié dans le domaine de
Science’ et travaille au département Recherche & Développement ou au service
commercial. Il fait de rares déplacements professionnels et ne fait pas d’heures
herché à expliquer l’attrition dans l’entreprise afin de construire un modèle de
Machine Learninig capable de prédire le départ d’un salarié.
Dans notre cas, les types d’attrition d’intérêt sont l’attrition volontaire et l’attrition
t, ce sont les types d’attrition où il s’agit d’une décision prise par le
salarié, or l’objectif de notre modèle est d’anticiper le départ des talents de l’entreprise.
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* Mieux catégoriser la variable Attrition semble également nécessaire. En effet,
l’attrition
pouvant être volontaire, involontaire, démographique, (…), il est difficile de conclure sur les
facteurs ayant induits la décision d’un salarié alors que parfois elle est imposée au salarié.
es Humaines permettrait
certainement d’éliminer d’autres variables ou de mieux en comprendre certaines, l’intérêt
chez IBM est un homme marié qui a étudié dans le domaine de
Science’ et travaille au département Recherche & Développement ou au service
commercial. Il fait de rares déplacements professionnels et ne fait pas d’heures
herché à expliquer l’attrition dans l’entreprise afin de construire un modèle de
Dans notre cas, les types d’attrition d’intérêt sont l’attrition volontaire et l’attrition
t, ce sont les types d’attrition où il s’agit d’une décision prise par le
salarié, or l’objectif de notre modèle est d’anticiper le départ des talents de l’entreprise.
Cependant, nos données sur la cible regroupaient l’attrition volontaire, l’attrition
dém
ographique, l’attrition involontaire, les retraites, l’attrition interne, du moins c’est
l’interprétation que nous en avons fait, par manque d’informations sur l‘origine des données.
Ce
tte méconnaissance induit de potentielles erreurs d’interprétation et
essentiel que l’analyste
de données
comprendre le contexte de l’étude.
L’étude a montré que les déplacements professionnels étaient le facteur prépondérant de
l’augmentation de l’attrition.
Les heures supplémentaires ont également un rôle très impactant sur le départ des salariés.
Nous avons également pu mettre en évidence
augmente la probabilité de partir de l’entreprise.
Enfin, plus la distance entre le lieu de vie et le lieu de travail est grande plus l’attrition est
importante.
Cependant, nos données sur la cible regroupaient l’attrition volontaire, l’attrition
ographique, l’attrition involontaire, les retraites, l’attrition interne, du moins c’est
l’interprétation que nous en avons fait, par manque d’informations sur l‘origine des données.
tte méconnaissance induit de potentielles erreurs d’interprétation et
de données
échange avec le personnel de l’entreprise afin de bien
comprendre le contexte de l’étude.
L’étude a montré que les déplacements professionnels étaient le facteur prépondérant de
Les heures supplémentaires ont également un rôle très impactant sur le départ des salariés.
Nous avons également pu mettre en évidence
qu’être technicien de laboratoire chez IBM
augmente la probabilité de partir de l’entreprise.
Enfin, plus la distance entre le lieu de vie et le lieu de travail est grande plus l’attrition est
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Cependant, nos données sur la cible regroupaient l’attrition volontaire, l’attrition
ographique, l’attrition involontaire, les retraites, l’attrition interne, du moins c’est
l’interprétation que nous en avons fait, par manque d’informations sur l‘origine des données.
tte méconnaissance induit de potentielles erreurs d’interprétation et
démontre qu’il est
échange avec le personnel de l’entreprise afin de bien
L’étude a montré que les déplacements professionnels étaient le facteur prépondérant de
Les heures supplémentaires ont également un rôle très impactant sur le départ des salariés.
qu’être technicien de laboratoire chez IBM
Enfin, plus la distance entre le lieu de vie et le lieu de travail est grande plus l’attrition est
A contrario, certains facteurs semblent influer sur
l’entreprise.
En effet, le nombre de formations suivies l’année précédente semble avoir un impact positif
sur la rétention du personnel puisque l’attrition diminue lorsqu’il augmente.
L’augmentation du salaire méd
une diminution de l’attrition.
Nous avons également constaté que les salariés ayant le plus d’années d’expérience
professionnelle sont moins sujets à quitter leur travail chez IBM.
D’autres facteurs,
avec une moins grande
satisfaction de l’environnement de travail et celle du métier, un bon équilibre entre la vie
privée et la vie professionnelle et l’implication du salarié dans son travail.
Les salariés dont les domaine
s
à quitter l’entreprise tout comme les directeurs de recherche qui ont une attrition moins
élevée que les autres métiers présents chez IBM.
Grâce à cette étude, il
est possible de dégager des insights utiles pour la gestion des
ressources humaines dans l'entreprise.
A contrario, certains facteurs semblent influer sur
le fait qu’un salarié reste en poste dans
En effet, le nombre de formations suivies l’année précédente semble avoir un impact positif
sur la rétention du personnel puisque l’attrition diminue lorsqu’il augmente.
L’augmentation du salaire méd
ian mensuel et du niveau de stock options entraîne également
Nous avons également constaté que les salariés ayant le plus d’années d’expérience
professionnelle sont moins sujets à quitter leur travail chez IBM.
avec une moins grande
influence, favorise la rétention du personnel
satisfaction de l’environnement de travail et celle du métier, un bon équilibre entre la vie
privée et la vie professionnelle et l’implication du salarié dans son travail.
s
d’étude sont
‘Medical’ et ‘LifeScience’ semblent moins enclins
à quitter l’entreprise tout comme les directeurs de recherche qui ont une attrition moins
élevée que les autres métiers présents chez IBM.
est possible de dégager des insights utiles pour la gestion des
ressources humaines dans l'entreprise.
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le fait qu’un salarié reste en poste dans
En effet, le nombre de formations suivies l’année précédente semble avoir un impact positif
sur la rétention du personnel puisque l’attrition diminue lorsqu’il augmente.
ian mensuel et du niveau de stock options entraîne également
Nous avons également constaté que les salariés ayant le plus d’années d’expérience
influence, favorise la rétention du personnel
: la
satisfaction de l’environnement de travail et celle du métier, un bon équilibre entre la vie
‘Medical’ et ‘LifeScience’ semblent moins enclins
à quitter l’entreprise tout comme les directeurs de recherche qui ont une attrition moins
est possible de dégager des insights utiles pour la gestion des
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XVI. Recommandations
Les recommandations sont listées par ordre d’importance décroissante, dans l’ordre où il est
préférable de mener les actions.
1. Accès aux formations
Nous avons constaté que la majorité des employés attritionnistes sont des débutants ou des
juniors et que l’augmentation du nombre de formations suivies l’année précédente avait une
forte influence sur la rétention du personnel.
Il peut être impactant de proposer des formations aux salariés, en effet, l’opportunité
d’apprentissage permet d’envisager un avancement professionnel dans l’entreprise et
d’améliorer le parcours de carrière des employés.
2. Politique de rémunération
Il est essentiel de surveiller le système de rémunération pour garantir l’équité et la
cohérence.
Même si l’augmentation des salaires ne réduit pas toujours l’attrition, il faut être certain que
la grille de rémunération soit juste. Nous avons perçu quelques incohérences. Un ajustement
des salaires pourrait diminuer le sentiment d’injustice, de manque de reconnaissance et de
manque d’appréciation du travail effectué.
Le fait que les attritionnistes perçoivent un salaire médian très inférieur à celui des salariés
restés nous indique tout de même que des propositions d’avantages financiers pourraient
être bénéfiques sur la rétention du personnel dans le cas d’IBM. Cela peut se présenter sous
la forme d’avantages sociaux, de jours de congés payés, d’un bon régime de retraite, d’une
assurance santé de qualité, de bonus, ou même de prime sur la productivité (puissant
facteur de motivation).
Le niveau de stock-options a également un effet néfaste sur la rétention du personnel
lorsqu’il est bas ou inexistant. Certains contrats sont proposés avec de hauts niveaux de
stock-options dès la signature tandis que d’autres salariés n’en ont pas. Une répartition plus
juste ou un accès mieux mesuré à cet avantage pourraient impliquer davantage les salariés et
diminuer l’attrition.
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3. Contraintes professionnelles
Nous avons mis en évidence que les déplacements professionnels et les heures
supplémentaires avaient un impact fort sur l’attrition.
Envisager un avantage financier plus conséquent pour les employés contraints par ces deux
facteurs peut apporter une solution mais n’empêchera pas l’épuisement professionnel. En
effet, ces deux contraintes professionnelles sont des causes de déséquilibre de la vie
personnelle et vie professionnelle et peut diminuer la satisfaction des salariés. Les limiter ou
mieux les répartir sur l’ensemble des salariés pourraient diminuer leur impact.
La distance pour se rendre au travail semble favoriser l’attrition lorsqu’elle augmente. Pour
réduire son effet, il est possible d’envisager une prime au kilométrage. De plus en plus
d'entreprises proposent désormais des possibilités de télétravail. Cela permet de réduire les
temps et les coûts de trajet pour le salarié.
4. Embauche
Le domaine d’étude est apparu comme un facteur diminuant l’attrition dans le cas des
salariés ayant étudiés dans le médical et les sciences de la vie. Il est possible qu’il y ait une
inadéquation entre le métier et les compétences des salariés ayant étudiés dans d’autres
domaines, il peut être important de mieux cibler les candidats lors du recrutement et de bien
présenter le travail proposé.
Cette recommandation peut également être appliquée pour le facteur « années d’expérience
professionnelle’ ». En effet, plus les salariés ont d’expérience professionnelle moins ils sont
susceptibles de quitter l’entreprise. Cibler à l’embauche des candidats avec une expérience
professionnelle plus grande permettrait peut être de stabiliser ou même réduire l’attrition. Il
serait tout de même intéressant de comprendre pourquoi ce facteur est important.
5. Feedback
S’il est anonyme, le feedback peut largement contribuer à identifier les raisons de départ
volontaire du personnel, et permet ainsi de prendre des mesures pour y remédier.
L’anonymat est difficile à garantir pour les métiers dont l’effectif est faible, nous imposant de
prendre le risque que certaines données remontées par les salariés soient mensongères (les
salariés souhaitant préserver leur anonymat ou ayant peur de perdre leur travail).
Page 68 sur 69
D’autre part, certaines informations démographiques, telles que la situation familiale, le
nombre d’enfants, …), peuvent être cachées, prétextant que l’information peut être utilisée Ã
des fins discriminatoires.
Cependant, mettre en place un questionnaire de satisfaction en lien avec les informations
des salariés permettrait de déceler les signes de mécontentement et de mieux comprendre
les raisons qui poussent certains employés à quitter l’entreprise.
Créer un nouveau questionnaire serait l’occasion de catégoriser l’attrition en plusieurs
classes :
- Volontaire : démission ou rupture conventionnelle,
- Involontaire : les différents types de licenciements, inaptitude,
- Retraite.
Cela permettrait également d’augmenter les informations personnelles sur les salariés et
ainsi s’assurer qu’aucune raison démographique n’entraîne la hausse de l’attrition.
Connaitre l’avis sur le management semble pouvoir nous éclairer sur les raisons expliquant
pourquoi la première année d’un changement de manager l’attrition est forte.
Être en mesure de préciser la raison d’un départ volontaire en posant la question
directement aux salariés attritionnistes avant leur départ définitif serait un atout important
pour l’étude des données.
Demander aux salariés quelles sont leur attentes en terme de plan de carrière afin de nous
assurer qu’ils sont satisfaits sur ce point crucial et poser des questions plus précises sur la
satisfaction au travail enrichiraient le jeu de données et aboutiraient à des recommandations
plus éclairées.
Le feedback doit être un outil de communication entrainant le dialogue ouvert et à double
sens pour devenir un outil d’amélioration continue.
6. Autres idées
Il serait intéressant de demander les raisons qui poussent les techniciens de laboratoire Ã
quitter l’entreprise afin de palier aux problèmes qui pourraient être remontés.
Assurer une intégration efficace pourrait limiter le départ des nouveaux arrivants.
Enfin, nous fournir les données des années précédentes permettrait d’améliorer notre
modèle et de mieux cibler les recommandations pour limiter l’attrition.
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